「新職傷」試點擴圍 更多新就業形態人員受益
2025-11-01 00:30 5,273次浏览拉薩8月9日電 (趙朗 盧鑫)在喜迎西藏自治區成立60周年之際，西藏首屆青稞產業發展大會於8日在拉薩市舉辦，為期兩天。本次大會由西藏自治區人民政府、中國鄉村發展志願服務促進會聯合主辦，西藏自治區農業農村廳與拉薩市人民政府共同承辦，以「綠色發展·健康共享—推動青稞產業高質量發展」為主題，聚焦推動青稞產業高質量發展。 全國政協委員、中國農業科學院原黨組書記、中國農業科學院鄉村振興學院院長張合成在大會上發言指出，青稞，作為青藏高原最具地域特色和文化內涵的作物，不僅是藏族同胞的「生命之糧」，更是我國高原地區生態和農業戰略的重要支撐。青稞的多元價值，早已超越了傳統糧食的範疇，它在經濟、健康、生態和文化等方面都具有不可替代的地位。 西藏自治區農業農村廳黨組成員、副廳長林木介紹，2024年，西藏全區青稞種植面積達230.1萬畝，產量高達88.8萬噸，分別佔據全國青稞種植面積的47%和總產量的64%。青稞糧食單產比1975年增長2.2倍，見證了西藏青稞產業的跨越式發展。 據悉，為推動青稞產業提質增效，西藏大力推進青稞良種繁育體系建設，成功培育出藏青系列、喜馬拉系列等78個優良品種。同時，通過科學施肥、病蟲草害統防統治、全程機械化耕作等一系列現代化農業措施，建成了全國首個青稞產業技術體系，良種覆蓋率高達94%，為產業發展築牢了技術根基。 圖為活動中，青稞產品展示。盧鑫 攝 如今，西藏青稞產品的市場認可度持續攀升，已開發出80餘個品種的青稞產品，培育出市級以上龍頭企業38家，年加工產值突破12億元，一批自治區級著名商標應運而生，品牌影響力不斷擴大。 會上，涉及青稞示範產業園建設、生產加工升級、產銷精準對接等一系列重點項目籤約成功。 記者了解到，目前，西藏糧食總產量已連續10年穩定在100萬噸以上，青稞產量更是創下歷史新高，呈現出種植面積、總產量、單產水平「三增」的良好發展態勢，這正是「藏糧於地、藏糧於技」戰略在西藏高原的生動實踐。 林木表示，60年風雨兼程，西藏通過持續推動青稞產量和單產的全面躍升，不斷促進青稞產業高質量發展，成功實現了從「溫飽不足」到「豐衣足食」的歷史性跨越，為高原地區的糧食安全與經濟社會發展寫下了濃墨重彩的一筆。(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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