壹視界·微視頻｜總書記引領中國經濟高質量發展
2025-10-30 21:08 1,681次浏览興安盟8月7日電 (記者 張瑋)2025扎賚特旗農牧民那達慕，7日在內蒙古自治區興安盟扎賚特旗巴達爾胡賽馬場開幕，一支由北京學生和當地學生組成的方隊備受矚目。這些北京孩子跨越千裡來草原，只為參加一場那達慕大會。 圖為北京、扎賚特旗學生方隊參加那達慕開幕式。 馬金瑞 攝 活動以「吉祥扎賚特北疆好風光」為主題。開幕式上，50位騎手在道路兩側夾道迎賓，主持人及12名禮儀人員身穿蒙古袍、手捧藍色哈達，向遠道而來的朋友致以熱烈歡迎，數十名北京內蒙古協作小使者共同唱響《站在草原望北京》。 今年10歲的齊晨光第一次來內蒙古參加那達慕，能當一天「草原孩子」讓他激動不已，「我和扎賚特旗的同學手牽手走過主席臺的那一刻，感覺自己也是在草原上長大，擁有遼闊的胸襟。」 圖為北京、扎賚特旗學生共同表演《站在草原望北京》。 馬金瑞 攝 「當地的同學們熱情好客，我們交流了很久。」就讀於西安交通大學的大三學生高峻飛利用暑假報名參加了此次活動。「這些年，北京好多老師扎在這裡為草原教育輸入前沿教學理念，實現了讓草原孩子走進『北京課堂』，所以我們之間仿佛有著天然的親近感。」 活動現場發布北京與內蒙古草原研學「十個一」研學標準，內容包含體驗一次稻田插秧、參加一場那達慕盛會、學一次「非遺」技藝、交一個內蒙古朋友、學唱一首草原歌曲等內容。 圖為北京第五實驗學校學生在扎賚特旗稻田裡上了一堂「插秧課」。 武志供圖 帶隊老師武志接受記者採訪時表示，扎賚特旗是一塊「寶藏之地」，這裡是科爾沁草原、松嫩平原、東北黑土地的交匯處，既有山川和平原，也不乏丘陵與溼地，孩子們能感受農耕文化、草原文化，了解生物多樣性。 「去年我們組織600多名北京孩子來扎賚特旗研學，今年1006名扎賚特旗孩子去了北京，大家都互相留了聯繫方式，形成非常好的互動。」武志說，9月份，北京市豐臺區的上千名中小學生還會來扎賚特旗感受這裡的熱情豪邁。(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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