（鄉村行·看振興）浙江景寧：「畲鄉雪梨」賦能百姓「梨」想生活
2025-11-28 02:16 2,281次浏览杭州8月3日電(林波)「騎自行車送外賣3周，一共瘦了5千克，特別有成就感。」夜幕降臨，浙江杭州「上班族」李然沒有像往常一樣鑽進地鐵，而是換下職業裝，穿上運動服，戴上頭盔，推出自行車，開啟了「兼職」送外賣，「晚上一般接2單至3單，一天大概能消耗1000大卡熱量。」 自「體重管理年」活動實施以來，「減重」成為年輕人的熱議話題。下班騎自行車送外賣，正成為「Z世代」「上班族」中流行的減重方式。 「一開始是看到社交平臺上有人分享了送外賣減肥的經歷，覺得很新奇，門檻也不高，就加入了這一波的『兼職』隊伍，沒想到後來越送越『上頭』。」李然表示，工作這幾年，因為久坐，他的體重上漲了15千克。為了減重，他也曾在健身房辦卡鍛鍊，但最後都沒有成功，「送單時，覺得自己很快樂，我還喜歡爬樓梯，這樣減重效果更好。」 李然的經歷並非個案。作者注意到，在社交平臺上，「送外賣減重」「帶薪減肥」等相關筆記引發了廣泛關注，眾多用戶對其進行收藏，以獲取減重經驗與靈感。 8月2日，一款送單APP上的交通工具選擇內容。 (陳雨桐供圖) 與此同時，不少年輕人藉助Vlog這一新媒體形式，分享自己騎自行車送外賣減重的日常生活，為這一現象提供了豐富的實踐案例與直觀的視覺呈現。 「我們建了『騎手減重群』，每天分享騎行數據，互相監督。」在寧波工作的陳雨桐於近日加入了「送外賣減重」的隊伍，她向作者展示了一款她用的「秒送」APP。在這裡進行實名註冊和理論學習後，便可成為騎手。 在該APP頁面上的「配送工具」一欄，作者注意到有自行車、電動車、大踏板電動車等交通工具。 「我們減重人一般會選擇自行車，並且設置自己的常駐區域，太遠的單子一般不接。」陳雨桐說，群裡還會組織「周末騎行局」，把送外賣變成社交活動。 而今，年輕人正用獨特的方式重新定義「工作」與「生活」，他們騎著自行車穿梭在樓宇之間，既是為他人傳遞美味，也是在為自己雕刻健康。 「這本質是數字時代『零工經濟』與健康需求的結合。」業內專家指出，「Z世代」成長於網際網路時代，他們更擅長利用碎片化時間，通過技術工具實現自我管理，「送外賣減重」現象折射出健康消費平民化、職業選擇多元化、技術重塑生活方式的三大趨勢。(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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