一個暴露年齡的蔬菜，愛吃它，你可能真的「老了」
2025-10-27 04:26 6,839次浏览李葉蘭 「綠水青山就是金山銀山」的理念，闡述了經濟發展和生態環境保護之間的緊密聯繫，揭示了保護生態環境就是保護生產力、改善生態環境就是發展生產力的道理，指明了實現發展和保護協同共生的新路徑。湖南，肩負「守護好一江碧水」的殷殷囑託，更需向「新」而行，以新質生產力為引擎，深層次激活「綠水青山」向「金山銀山」的轉化通道，書寫生態優先、綠色發展的現代化湖南新篇章。 以技術攻堅引領綠色變革，激發「兩山」理念轉化核心動能。新質生產力本身就是綠色生產力。新質生產力通過綠色技術系統性創新與生產要素綠色化重組，高效推動生態「高顏值」轉化為經濟「高產值」，實現「既要綠水青山，也要金山銀山」的綠色發展價值追求。湖南應充分發揮大數據、人工智慧等新質生產力要素在生態環境監測、資源高效利用、產業智慧管理、生態產品價值挖掘與傳播等方面的放大、疊加、倍增作用。一要技術煥新，點綠成金。必須牢牢抓住科技創新這個「牛鼻子」，構建市場導向的綠色技術創新體系，加快綠色低碳科技革命，聚焦新能源、新材料、節能環保、數位技術等前沿領域，突破關鍵核心技術，為新質生產力注入強大綠色動能，實現產業升級與生態改善的「雙贏」。二要技術破壁，變廢為寶。湖南作為「有色金屬之鄉」，可依託中南大學等科研力量，在重金屬汙染治理、固廢資源化利用技術上取得突破。推廣循環經濟產業園建設，讓建築垃圾「涅槃重生」為再生建材，電子廢棄物「吃幹榨淨」提取稀貴金屬，資源「含綠量」與產業「含金量」同步躍升。三是要數字賦能，智慧守護。通過科技之力將生態守護的被動應對轉變為主動優化、創造價值的新模式。深化「智慧河長」系統應用，通過物聯網、大數據實時監控水質，精準溯源汙染。依託長沙超算中心算力支撐的「生態雲腦」，為大氣汙染聯防聯控、森林資源動態管護提供科學決策依據。 以產業升級釋放生態價值，暢通「兩山」理念轉化關鍵路徑。新質生產力賦能「兩山」理念轉化，需要推動傳統產業向高端化、智能化、綠色化轉型，構建綠色低碳循環經濟體系，實現生態產品價值轉化落地落實。一要推動製造「煥綠」，讓老樹開新枝。三一起重機板塊全面切換氫燃料電池，使單臺設備全生命周期碳排放大幅下降，引領行業零碳革命；中聯打造全球行業首條「燈塔工廠+零碳」標杆生產線，單臺泵車生產能耗下降的同時產品綠色溢價提升，詮釋了「綠色即競爭力」；長沙經開區試點「光伏屋頂+儲能+智能微網」模式，營造了零碳供應鏈生態圈。可推廣以上模式，在產業結構調整轉型升級下功夫，用新質生產力釋放傳統產業綠色價值。二要推進生態產業化，讓青山變「金庫」。湖南可依託南嶽衡山、張家界、莽山等頂級生態IP發展高端生態康養和中醫藥健康旅遊，延伸「林下經濟」價值鏈。探索推廣瀏陽讓林農「不砍樹也能致富」的林業碳匯項目開發與數位化交易模式，以及馬欄山視頻文創園利用「綠色算力」製作高質量生態文化產品激活生態價值的綠色文旅消費模式。三要布局未來產業，鍛造延伸「綠鏈」。可依託創新平臺加速技術轉化，前瞻布局湖南「碳捕集—氫儲能—智能微網」未來綠色產業，向「新」而行，「綠」動未來。 以機制創新促進要素流動，釋放「兩山」理念轉化澎湃活力。機制創新能破解「兩山」理念轉化中的根源性問題，促進綠色要素高效自由流動，促進生態產品價值實現和新質生產力協同發展。一是破解「度量難」，讓價值顯性化。可借鑑浙江麗水、廣東深圳經驗，加快制定省級GEP(生態系統生產總值)核算地方標準，探索將GEP增量按一定權重納入湘西州、南山國家公園等地高質量發展績效考核，推動「指揮棒」真正指向綠色生產力，使「綠水青山」的家底清晰可算。二是打通「中梗阻」，讓要素活起來。加快建設全省統一的碳匯、排汙權、水權等生態資源交易平臺，健全生態補償機制。推廣長沙「政府+鏈主企業+創投+NGO」綠盟模式，促進供需對接，實現從「政策輸血」到「市場造血」的轉變。探索「兩山銀行」模式，整合碎片化生態資源，進行專業化運營和市場化開發。三是強化「金融血」，讓資本向綠行。完善區域綠色金融體系，鼓勵發展「生態貸」、綠色債券、綠色保險等產品。推動金融機構將GEP核算結果、企業環境績效等納入授信考量，引導更多金融「活水」精準滴灌綠色產業項目。 (作者系中共長沙市委黨校科技和生態文明教研部主任、副教授)
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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