專家：中國收復西沙和南沙群島主權是戰後南海秩序重要組成部分
2025-11-28 02:28 1,621次浏览房幹村，位於山東省濟南市。4年前，被生態環境部命名為「綠水青山就是金山銀山」實踐創新基地。現在看到的房幹村坐擁好山、好水、好風景。曾經的它，可是遠近聞名的石頭村：山上無樹、溝裡無水。 從「石頭村」到森林覆蓋率高達97%，鳳凰涅槃的背後，有著怎樣的故事？一起走進房幹村。 關停汙染源 46座水庫串珠成鏈 盛夏時節，遊人如織，在山東濟南房幹村，導遊繩春花迎來了繁忙的季節。每接待一次遊客，除了介紹山好水美，她還要講講房幹村鳳凰涅槃的故事。 導遊 繩春花：這裡是九龍潭。在二十年之前，這裡是一條讓人避之不及的臭水溝。現在，它達到國家一級水質，捧起來就可以喝，水質清甜。 這捧清甜的水，來之不易。過去的房幹村「十年九旱」，是出了名的「水荒村」，莊稼經常顆粒無收。為了徹底解決水源問題，房幹村舉全村之力修建水庫、溝渠。家家參與、戶戶行動，46座水庫先後在山上拔地而起，全村500多畝耕地全部實現自流灌溉。 農業加速發展，水泥廠、塑料廠、養殖場等村辦企業也如雨後春筍般冒了出來。然而村民賴以生存的綠水，卻變得越來越渾濁。關鍵時刻，房幹村選擇了壯士斷腕——貢獻全村70%收入的水泥廠，在煙塵中轟然倒地；3家養殖場和4處汙染企業，也先後關停。一時想不開的村民，跟村幹部也鬧過脾氣。 原水泥廠工作人員 房幹村村民 張海林：當時幹得很好很紅火的時候，老書記說把這水泥廠都砸了，當時的確很難受。 原塑料廠工作人員 房幹村村民 於仁芳：韓書記把塑料廠也關了，當時我們跟老書記拍過桌子，那時候觀念不行。 房幹村原黨支部書記 韓增旗：他們同意不同意，我都要講給他們聽，山上有了樹，溝裡有了水，咱們這個地就不旱了。 經過村幹部一次次的上門動員，全村終於達成了共識。停掉了汙染源，清澈的碧水重新滋養大地。 下雨就是植樹節 森林覆蓋率高達97% 有了水，還要找回綠。房幹村人植樹造林的腳步從未停歇，每逢下雨後就上山種樹，成為村民的默契。二十年來，全村累計栽種樹木712萬棵，相當於人均種植1萬棵。曾經的石頭山不見了，森林覆蓋率高達97%。 美術老師 於惠敏：每年夏天帶著孩子來畫畫，這裡山清水秀，而且顏色是純天然的。 學生 韓靜瑤：畫出來感覺有一種自然的美，給我一種非常舒適的感覺。 山東大學黃河國家戰略研究院副院長 王仁卿：我們在房幹村進行了接近30年的調查，它的森林結構發生了變化，它的喬木層、灌木層、草本層非常典型。原來都是一些荒山禿嶺，現在整個房幹村的喬木、灌木、草本植物總數應該是在550-600種。 和諧共生 愛鳥護樹 生物多樣性豐富 家鄉變美了，之前一直在外地打工的繩春花也回到村裡，當起了導遊和主播。 導遊 繩春花：平時如果沒事的時候，我也會做直播，宣傳我自己的家鄉。 導遊 繩春花：這個地方有一個彎路，在2005年的時候，我們村裡修主路，正好這個地方有一棵樹，樹上有個鳥窩。我們村裡不允許打鳥，不允許砍樹，所以當時我們老書記就立刻拍板，繞路。 不僅給鳥兒讓路，在村民的房簷下，幾乎家家都裝上了供鳥兒們棲息的鳥窩。如今，超過100種鳥類在房幹村「安家落戶」。 變美了的房幹村，將守護綠水青山化為實實在在的行動。在村規民約裡，嚴禁砍伐樹木、嚴禁傷害捕殺鳥類和野生動物、嚴禁在公共區域吸菸，成為必須遵守的規定。出門是花園、近山是果園、遠山是公園，青山綠水環繞的好風景，吸引了天南海北的人們慕名而來。 遊客 呂翔宇：樹遍地都是，山綠油油的，讓我感覺在這種環境裡心曠神怡。 生態旅遊 綠水青山就是金山銀山 種下梧桐樹，引得鳳凰來。如今的房幹村，很多在外打工的年輕人回鄉開起了民宿，守著家門口的美景幹得紅紅火火。 村民 毛紅梅：周末房間都訂滿了，節假日是爆滿。原來村裡人都出去打工，現在景區開發以後，在家裡幹個農家樂，年收入有十來萬塊錢。 依託得天獨厚的山、水資源，村裡還種植出優質生薑，遠銷國外。林子裡的500多畝果園，也讓村民的錢袋子越來越鼓。二十年光陰流轉，房幹村人均收入已攀升至3.8萬元，比二十年前足足翻了38倍！村年收入增長曲線，與森林覆蓋率增長曲線，同步上升，綠水青山，成了真正的金山銀山。 導遊 繩春花：二十年過去了，山綠了，水清了，房幹村村民過的日子，就跟我的名字「春花」一樣，越過越紅火，這就是我眼裡家鄉最美的樣子。
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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