從寂靜山村到網紅打卡地：音樂與自然重塑雲南鄉村夜生活
2025-10-28 03:07 3,938次浏览承德8月3日電 題：河北興隆臨時安置點見聞：「吃住有人管，心裡踏實了」 作者 高紅超 宋文浩 「不夠吃再來盛啊！」8月2日，雖正值暑假，河北省承德市興隆縣第二中學的食堂裡仍飄起菜香。當日，該食堂為臨時安置點民眾提供餐食。受災村民排隊打飯，秩序井然。一場突如其來的強降雨之後，這裡成了他們的「臨時家園」。 受強降雨影響，承德市興隆縣部分村莊受災，當地緊急開展受災村民轉移安置工作。截至8月1日晚，六道河鎮的楊家臺、朱家溝和響水湖等村莊的249名受災村民已被轉移到興隆縣第二中學的臨時安置點。 8月2日中午，在河北省興隆縣第二中學臨時安置點，受災村民正在食堂吃午飯。高紅超 攝 興隆縣地處京、津、唐、承四個城市交界地帶，縣城距四市市中心均在120公裡左右。曾紅遍中國的老電影《青松嶺》取材並拍攝於興隆縣青松嶺鎮。 「我們是被武警官兵接出來的。」7月29日，76歲的楊家臺村村民楊有和老伴兒及其他受災村民，陸續被轉移至安置點。 從食堂吃過午飯，回到宿舍的楊有從宿舍床頭拿起一個筆記本，上面記錄了受災以來他的所見所聞。他一邊念，一邊回憶道，「當時武警官兵負責攙扶行走不便的人員，其他能行走的互相攙扶，一路上有很多水，走了3個小時。」 8月2日中午，76歲的楊家臺村村民楊有在臨時安置點吃午飯。高紅超 攝 「被褥都是全新的，還有暖壺、臉盆、毛巾，每個房間都有。」興隆縣國防動員辦公室副主任李洋毅7月28日接到通知，被臨時抽調負責安置點的各項管理工作。 「您別介意，我這嗓子得吃著藥才能說話。」採訪間，李洋毅從藥瓶裡倒出幾粒用於治療急性咽炎的藥品咽了下去。 安置點有將近一半的村民年齡在50歲以上。李洋毅說，開始那幾天確實非常疲憊，受災村民一批一批地轉移過來，要安排床鋪調配物資，還要幫忙一件一件往樓上搬，忙到每天凌晨2點多才能睡，「現在這段時間基本理順了，也來了更多人支援我們」。 8月1日傍晚，72歲的楊家臺村村民楊全抱著小孫女坐在宿舍樓前的臺階上納涼。高紅超 攝 興隆縣第二中學黨總支書記孫繼剛已連續5天沒回過家，晚上忙完了就蜷縮在辦公室的沙發上睡一會兒。為保障村民飲食安全，從8月1日開始，孫繼剛四處聯繫物資，推動食堂啟用。 8月2日凌晨4點，國青花和食堂其他工作人員開始了一日三餐的準備工作。國青花說，「考慮到老人居多，我們早上準備了大米綠豆粥、肉餅、家常餅還有雞蛋。中午是燉肉、芹菜炒肉、西紅柿燉豆腐和米飯，既營養也易消化。」 食堂裡，消毒餐具整齊地碼放在一旁，工作人員還為不便到食堂就餐的村民準備了一次性餐盒。六道河村村民韓鳳平將飯菜放到餐盒裡，給84歲的婆婆送到宿舍。她家的房子在大水中受損。「吃住有人管，心裡踏實了。」韓鳳平說，「房子的事急不得，人活著一切都有。」 吃過晚飯，72歲的楊家臺村村民楊全抱著7個月大的小孫女坐在宿舍樓前的臺階上納涼。看著懷裡的孩子，他說，「人沒事，就還有希望。」(完)
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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