香港古田縣同鄉會首次返鄉參訪：加深情感聯結、凝聚發展合力
2025-11-06 06:34 9,325次浏览江西崇仁8月4日電 (巫發陽 楊文輝)眼下，正值黃牛出欄的關鍵時期，走進江西撫州市崇仁縣相山鎮山斜村黃牛養殖基地，農戶忙著添草加料，一頭頭膘肥體壯、皮毛髮亮的黃牛悠閒地咀嚼草料。 幾年前，養殖能手遊銀保參加了相山鎮組織的鄉友座談會，了解到家鄉的返鄉創業政策後，他決定返鄉發展黃牛養殖產業。「返鄉創業過程中，鎮村幹部幫我們解決了土地問題和資金問題，讓我們心裡很踏實。」遊銀保回憶說。 圖為崇仁縣相山鎮山斜村黃牛養殖基地，遊銀保正在餵牛。崇仁縣委統戰部供圖 從犢牛引進、飼料配置到疫病防控、育肥出欄，遊銀保的黃牛養殖基地蒸蒸日上，不僅解決了當地村民的就業問題，每年還為山斜村集體經濟帶來近15萬元收入，演繹著從「耕地牛」到「致富牛」的精彩蝶變。 「現在是黃牛出欄的關鍵期，我來基地幫忙餵料、清理牛舍，每月能拿到1000多元的工資。」務工人員楊木星高興地說。 山斜村黃牛養殖基地的發展壯大，不僅是崇仁縣盤活鄉土資源、吸引鄉友創新創業的生動縮影，更是探索特色養殖產業助力鄉村振興、實現共同富裕的成功實踐。據了解，崇仁縣共有200多個崇仁麻雞、蔬菜、竹蓀菇、葡萄等種養殖基地，帶動1200多名村民在家門口就業。 圖為崇仁縣相山鎮山斜村黃牛養殖基地。崇仁縣委統戰部供圖 近年來，崇仁縣以鄉情為紐帶，持續開展「三請三回」、茶敘會等活動，廣泛動員外出經商人員、崇仁籍知名人士發揮自身資源優勢，回鄉投資興業，促進產業回歸、資本回流，為鄉村產業發展提供廣泛支持。 崇仁縣委常委、統戰部部長張立成表示，下一步，崇仁縣委統戰部將主動作為，以「聚合力、優服務、促發展」為導向，積極探索統戰工作與鄉村振興產業發展深度融合的新路徑，充分發揮統一戰線人才薈萃、智力密集、聯繫廣泛的獨特優勢，書寫更多特色產業助推鄉村振興的精彩故事，為鄉村振興增亮色添成色。(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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