大國糧倉的升級故事（大數據觀察）
2025-12-10 09:59 5,135次浏览嶽燕雲8月12日，2025年自治區第一場產業援疆集中推介活動舉行。政企代表齊聚烏魯木齊，舉行經濟合作洽談活動，通過政策對接、成果展示、項目籤約等形式，搭建跨區域產業合作的橋梁。活動以「雙向奔赴、雙向賦能、雙向發展」為主題，是產業援疆由單向支援向雙向賦能的一次有益嘗試，是貫徹落實第十次全國對口支援新疆工作會議精神的創新實踐。值得注意的是，活動在合作範圍上，拓展至全疆各地；在合作模式上，不僅精準對接新疆所需，同時也搭建橋梁紐帶；在現實成效上，將通過優勢互補、資源共享，實現互利共贏。這種方式突破了傳統的對口、單向支援模式，為區域協調發展提供了新範式。第十次全國對口支援新疆工作會議發出「久久為功做好對口援疆工作」的動員令，只有合作共贏才能辦大事、辦好事、辦長久之事。「雙向奔赴、雙向賦能、雙向發展」主題，突破了固有產業援疆方式，重塑了區域協同發展的邏輯，將有效調動兩地產業協作的積極性，同時也將為長期援疆注入可持續性，是久久為功做好對口援疆工作的積極嘗試。今日之新疆，產業援疆遍地開花、碩果纍纍：上海援疆投資建成的國內單體規模最大的CVD人工鑽石生產基地，填補南疆高端新材料產業空白；福建援疆三明分指揮部利用瑪納斯縣豐富的棉籽殼、玉米芯資源，引入「五新」種菇技術，建設現代食用菌種植示範基地；在哈密戈壁灘上，河南援疆布局的風電機組與光伏板陣列向著天際舒展……如今，行走天山南北，隨處可見的產業援疆成果，集聚了創新動能，大大激發經濟發展活力，築牢了新疆高質量發展的根基。用好「雙向」模式，必將吸引中東部更多省市在科技、能源、汽車、農業、文旅、數字經濟等方面，與新疆積極開展合作，鞏固拓展對口援疆深度與廣度。守舊者困於方寸，創新者縱橫千裡。自治區第一場產業援疆集中推介會共籤約各類投資項目和達成合作協議126個，籤約金額735億元，這是「雙向」模式激發出的產業發展活力。精準對接產業發展需求，持續讓產業援疆從「幫扶」升級為「共贏」，對口援疆必將結出更加豐碩的成果，助力新疆經濟高質量發展。
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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