網上颳起「邪修」風，離譜操作是真有效還是瞎折騰？
2025-10-28 12:07 7,925次浏览北京8月8日電 (記者 孫自法)中國科學院古脊椎動物與古人類研究所鄧濤研究員團隊最新在寧夏靈武一處漸新世(距今約3400萬年-2300萬年)地層中發現一件巨犀下頜化石，研究鑑定為巨犀新屬種，將其作為模式標本並命名邱氏吐魯番巨犀。 本次研究發現的邱氏吐魯番巨犀下頜化石。中國科學院古脊椎所 供圖 研究團隊還依據邱氏吐魯番巨犀牙齒的微觀形態和元素分布，恢復重建出巨犀哺乳期和體成熟的生活史片段，填補了古近紀時期(距今約6600萬年-2300萬年)犀類生活史數據的空白。 這項古生物化石發現研究的成果論文，近日在國際學術期刊《科學報告》(Scientific Reports)上發表。 論文通訊作者鄧濤研究員表示，動物的生活史可以被看作是它們從出生到死亡的整個生命歷程，包括繁殖、生長、發育、衰老等多個階段。作為生物演化的重要研究內容，生活史與動物體型大小之間的關係長久以來是研究的難點，受到廣泛關注。 目前，已知的研究多以現生動物的數據作為參考，對化石類群的研究相當缺乏。例如，現生犀類的體型僅次於大象，壽命可達50歲之久，各方面的生活史數據全面而豐富，但僅有3個化石類群有相關研究。犀類自始新世(距今約5600萬年-3400萬年)以來體型變化巨大，巨犀是陸地上曾出現過的體型最大的哺乳動物，化石數量豐富，為研究動物生活史與體型關係這一問題提供了契機。 邱氏吐魯番巨犀牙齒的冠周紋計數(A)以及磨片顯示的芮氏線生長周期(B)。中國科學院古脊椎所 供圖 論文第一作者、河南中醫藥大學解剖學副教授盧小康介紹說，研究團隊將邱氏吐魯番巨犀下頜標本的第二下前臼齒和第一下臼齒製作磨片，結合偏振光顯微鏡和雷射剝蝕的方法觀察牙齒上記錄的生長紋。 根據第一下臼齒和第二下前臼齒的牙骨質年紋數量觀察結果，研究團隊推斷邱氏吐魯番巨犀化石個體的年齡約為17歲，其體成熟年齡應該在此之前。第二下前臼齒的齒冠在雷射剝蝕作用下顯示4個條帶區域，具有顯著的相關變化規律，指示邱氏吐魯番巨犀在齒冠發育形成時尚在哺乳期內，哺乳期至少427天。此外，根據具有較長下門齒的下頜研判，邱氏吐魯番巨犀可能屬於較原始類型的雄性個體。 對比現生犀牛的生活史數據發現，吐魯番巨犀的哺乳期與現生犀牛相似，且體成熟年齡落在非洲犀的變異範圍之內，尤其接近白犀的年齡數值，與根據體型公式計算的年齡也相近。 本次研究化石標本第二下前臼齒齒冠釉質顯示元素富集的變化規律。中國科學院古脊椎所 供圖 鄧濤指出，由此可見，犀類的生活史節奏在早漸新世(距今約3400萬年-2730萬年)就已經存在，演化上相當保守。不過，早中新世生活在森林中的近無角犀屬體成熟年齡在11歲左右，暗示體型大小、齒冠高度與體成熟年齡之間的關係並非簡單的線性耦合，這有待進一步研究揭示古環境驅動下演化節律與生態策略的關係。 據了解，2025年是中國科學院院士邱佔祥從事古哺乳動物學研究65周年，為致敬他對巨犀研究的卓越貢獻，此次研究發現的巨犀化石新種被命名為邱氏吐魯番巨犀。(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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