97歲老兵回憶小學老師：寧願自盡 也不給日本人教書
2025-11-20 04:08 6,362次浏览8月9日，浙南油庫「興林益農」共富工坊內陳列的山茶油產品。宋雪晴 攝 青田8月10日電(記者 王逸飛)距離油茶果採摘期越來越近，57歲的浙江省青田縣季宅鄉下莊村油茶種植戶陳永生，專門來到位於村裡的浙南油庫「興林益農」共富工坊(下稱「共富工坊」)，諮詢今年的收購方式。他得到了期望的答案——共富工坊會繼續以高於市場價的價格收購農戶的油茶果。 「去年，我第一次把油茶果送來統一加工銷售，收入增加三、四萬元(人民幣，下同)，這樣我們省心很多，專心把油茶種好就行。」陳永生說。 青田是著名的華僑之鄉，其在浙江還有一個響亮名號——「浙南油庫」。當地有油茶麵積30.67萬畝，居浙江省第一。當下，青田從升級生產銷售模式、拓展產業鏈產品鏈等方面推動油茶產業創新發展，讓小小的「油茶果」在帶動鄉村振興方面迸發出大能量。於2024年建成的共富工坊，就是體現這種變化的縮影。 共富工坊採用「國企+強村公司+合作社+私企」的聯建聯營機制建立。其作用之一便是改變傳統生產方式、提升生產效率。 作為種植大戶的陳永生說，「原來我們採摘後都是土辦法壓榨，現在送過來統一脫殼、粉碎、榨油、包裝、銷售。像這裡的冷榨技術可以提升油的品質，價格能隨之提高。」 2024年是共富工坊正式運行首年，其收購青田全縣60%的油茶果，山茶油產量12萬斤，實現產值近1000萬元。 在帶動增收方面，通過「保底收購+利潤分成」模式，共富工坊也可確保農戶利益最大化。季宅鄉黨委副書記、共富工坊主理人夏茂介紹，去年共富工坊以高於周邊市場價0.15元-0.3元/斤的價格，累計收購油茶果280萬斤，帶動百餘名農戶人均增收1.2萬元。「我們測算過，每銷售一滴油裡有約80%都是農民的『工資』。」 新的改變還包括蹚出更多「油茶+」路子。「延伸油茶全產業鏈，我們要爭取把油茶果『吃幹榨淨』。」夏茂說。 8月9日，共富工坊內的工人製作山茶油手工皂。宋雪晴 攝 在日化衍生領域，共富工坊申報季宅山茶油手工皂職業技能開發項目，獲浙江省人力資源和社會保障廳職業技能開發認證，成為中國首個山茶油手工皂標準制定者；在基礎油精深加工層面，與浙江省農科院共同申請山茶油化妝品基礎油加工技術及產品開發專利；在山茶花資源利用上，與上海企業合作實現定向收購；在生態循環領域，自主研髮油茶果殼與兔糞發酵技術，成功研製高效益新型有機肥…… 青田有38.1萬名華僑華人分布於世界146個國家和地區。在當地油茶產業面貌不斷更新的同時，青田的僑胞也在更積極加入到油茶產品的全球推廣中。 希臘青田同鄉會名譽會長季忠青介紹，該同鄉會有六、七千名青田同鄉，如今大家正一起努力，或是打通渠道在自己開設的超市上架家鄉產品，或是每次用行李箱帶一些特產去希臘，希望讓更多人認識青田的山茶油。 「我們小時候就是吃山茶油長大的，這就是家鄉的代表。現在我希望帶動更多『僑二代』『僑三代』加入到油茶產品推廣中，年輕人在這方面的力量比我們要大很多。」季忠青說。(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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