程思韻獲批擔任滙豐人壽董事長
2026-03-10 23:47 2,142次浏览營口8月12日電 (王涵)盛夏時節，遼寧營口團山國家級海洋公園內，曾經因圍海養殖而淤塞退化的濱海溼地，如今已重現生機。當地標誌性的「北海紅海灘」景觀得以恢復，成為踐行「綠水青山就是金山銀山」理念的生動縮影。 灘涂上，大面積補種的赤紅鹼蓬草生機勃勃；由廢舊漁船改造而成的「古船走廊」成為特色遊覽設施，吸引遊客駐足體驗。監測數據顯示，經過四年生態修復，這片率先通過渤海攻堅戰驗收的區域，生物數量顯著增長。 據記者了解，技術人員在拆除原有的養殖建築並平整場地後，採用「無外來物種、無硬化工程、無廢渣外拋」的無痕模式實施修復：通過回填泥沙、投放沙蠶等底棲生物、補種本地蘆葦與鹼蓬草，構建自維持生態系統。監測顯示，曾被割裂的70.38公頃溼地生態功能有效恢復，沙蠶生物量增長175%，新增14.2公頃納潮區顯著改善水動力。為鳥類提供食物與棲息地的同時，更使「北海紅海灘」重現生機。 鹼蓬草的成功補種並非易事。技術人員介紹，若簡單撒種，潮水極易將種子衝刷殆盡。為避免這一情況，團隊摸索出「開溝條播」技術：先用耙具在灘涂上開鑿淺溝，將種子播撒其中，再進行覆土。覆土厚度需精準把控——覆土過厚阻礙發芽，過淺則被潮水衝走，需持續補種。 蓋州市北海服務中心主任馮源說：「通過踐行『兩山』理念，咱們嚴格按要求執行，自然環境好了，生活水平也上來了。我感覺這是最正確的、最高瞻遠矚的措施。」 營口團山國家級海洋公園紅海灘。王涵 攝 在應對公園北側558米受損岸線的侵蝕問題上，北海服務中心團隊面臨嚴峻挑戰：該區域風浪強勁，直接種植用於生態固灘的鹼蓬草等植被極易被浪潮衝刷，無法有效固著生長。基於「因地制宜」的生態修復原則，團隊果斷放棄了傳統的混凝土堤壩方案，轉而選用當地天然玄武巖塊石構建生態護岸。 這些取自本地的玄武巖塊體，通過精心設計的錯縫幹砌工藝，形成穩固且富含孔隙的結構。這種構造不僅顯著消減了波浪的衝擊能量，其表面及孔隙更為藤壺、貝類等海洋生物提供了理想的棲息空間，進一步增強了岸線的生態韌性。監測數據顯示：修復後該段岸線年侵蝕速率大幅下降超過80%。 營口團山國家級海洋公園北段生態護岸現場。王涵 攝 如今，重現生機的「北海紅海灘」景觀與這道堅固而富有生機的塊石護岸，共同構築起抵禦侵蝕的自然防線。營口團山國家級海洋公園的蛻變，成為「兩山」理念在渤海之濱的一次生動實踐。退潮後的灘涂邊，孩子們提桶尋覓沙蟹的歡聲，與遊客在古船走廊的打卡身影，交織成生態惠民圖景。 這片重煥生機的濱海溼地，以「紅灘綠葦、石陣護岸」的修復樣本，為渤海綜合治理提供可複製經驗，築牢北方藍色生態屏障。(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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