拓崗位、優服務、強指導，系列增量舉措相繼推出——助高校畢業生走穩就業路
2025-12-09 19:47 9,285次浏览盛夏時節，內蒙古赤峰市喀喇沁旗馬鞍山村綠意盎然，一串串山葡萄綴滿枝頭，村民張國利和妻子趙國俠正忙著田間管護。「像這棵秧能結10斤左右山葡萄，一畝地能收約3000斤、賣6000元左右。」張國利說。 張國利為葡萄藤疏除過密枝條(央廣網記者 李春雪 攝) 2019年7月15日，習近平總書記來到馬鞍山村考察，在張國利家的小院裡和基層幹部群眾代表促膝談心。總書記指出，產業是發展的根基，產業興旺，鄉親們收入才能穩定增長。要堅持因地制宜、因村施策，宜種則種、宜養則養、宜林則林，把產業發展落到促進農民增收上來。 馬鞍山村地處北緯41度，晝夜溫差大，光照時間長，土壤有機質豐富，村民因地制宜，長期種植釀酒用的山葡萄，但前些年，受限於分散種植、規模較小，鄉親們的收益並不穩定。近年來，馬鞍山村成立山葡萄專業合作社，引進酒企在當地建酒莊，暢通山葡萄銷路，建立「種植+收購+加工」的產業鏈條。 「現在，馬鞍山村超過一半的村民種植山葡萄。每到豐收季，酒莊就來統一收購。2019年，我們還在馬鞍山村投資3.5億元建設度假酒店，打造集婚禮會議、親子旅遊、戶外拓展於一體的綜合文旅項目，助推當地旅遊業發展。」當地一酒莊負責人許鑫陽說。 「總書記來的時候，我家還是土灶老屋。這幾年，通過種植山葡萄、參與文旅講解等，家裡收入增加了，重新裝修了房子，買了電動代步車，添了新丁。村裡路拓寬了，改造建設了民宿一條街。馬鞍山村變化很大，我們生活得很好、很幸福。」7月中旬，張國利對記者說。 村民在馬鞍山林場林下經濟試驗示範基地採摘木耳(央廣網發 劉德胤 攝) 靠山吃山、靠水吃水，馬鞍山村還利用周邊的馬鞍山林場資源，增加村民就業渠道。眼下，林場的林下經濟試驗示範基地內新一茬木耳已成熟，這些木耳經村民採摘後被迅速分裝，運往周邊加工廠，最終銷往全國各地。 「2022年，我們建設了100畝林下經濟試驗示範基地，種植木耳、赤芍等經濟作物。」馬鞍山林場場長羅智中說，今年林場又與赤峰市林研所合作打造百餘畝示範基地，進一步豐富當地「菜籃子」，帶動周邊村民持續增收，也為遊客提供更多體驗式採摘場景。 遊客在馬鞍山村打卡留念(央廣網發 朱建華 攝) 種植山葡萄、發展林下經濟、打造花海觀光點、開設民宿……立足當地自然條件和區位優勢，近年來，馬鞍山村逐步探索出了一條「生態立村、產業富村、旅遊強村」的發展新路子。 「旅遊旺季時，村民們就把自己家的土特產、根雕等拿出來售賣，受到遊客喜愛。村裡的生態好了，產業興了，村民的腰包也鼓了，2024年村民人均可支配收入較2019年翻了一番，日子一天比一天有奔頭。」馬鞍山村駐村第一書記烏曉亮說。 總監製：駱紅秉 總策劃：張軍 於鋒 監製：伍剛 宮歆慧 蔡榮波 統籌：陶玉德 策劃：田鳳元 卜葉 採制：魏全民 李春雪 劉曉祺 鳴謝：赤峰市喀喇沁旗委宣傳部
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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