老電影《地道戰》主拍攝地：冉莊村真實的地道戰竟然是零死亡？
2026-01-17 15:23 9,924次浏览貴陽8月12日電 (張偉 曾晉琪)以「走進多彩貴州共創中馬新篇章」為主題的第十五屆馬中企業家大會12日在貴州貴陽啟幕。150餘位境外嘉賓、250餘家貴州省內外企業代表共聚一堂續寫友誼、共謀發展。 圖為大會現場。記者張偉攝 馬中企業家大會旨在深化中國與馬來西亞兩國企業，尤其是中小企業間的合作領域，推動傳統企業轉型升級，實現互利共贏。馬中企業家大會現採取中國、馬來西亞兩地輪流主辦的模式，成為中馬經貿互動的重要橋梁之一。 「2026年至2027年將是全球經商環境最不穩定、最充滿不確定性的時期之一。國際地緣、資本市場、供應鏈重組，都讓企業經營面臨前所未有的挑戰。」馬來西亞—中國總商會總會長、馬來西亞旅遊局董事盧國祥開幕式上說，「抱團出海、協同發展」將成為關鍵。中馬企業必須要從傳統的項目合作，走向系統性的長期合作，從資源共享、人才交流，到市場聯動與資本協作，建立一套完整的合作機制與行動方案，才能共同抵禦風險，把握機遇，真正實現「做大、做好、做遠」。 貴州省副省長蔡朝林表示，貴州願以此為契機，與馬來西亞各界朋友，攜手開拓更為廣闊的合作空間。雙方可深化經貿合作、擴大雙向投資、拓展文旅交流，貴州將加快打造市場化、法治化、國際化一流營商環境，為來黔發展的馬來西亞企業提供高效服務和有力保障。 「貴州不僅生態環境優美、人文資源豐富，而且在大數據產業、綠色能源、雲計算、智能製造等新興領域的迅猛發展，而受到全球矚目。」馬來西亞通訊部副部長張念群說，這與馬來西亞所追求的高科技、綠色、包容的未來經濟藍圖不謀而合。誠邀貴州各方多多關注並投資馬來西亞，可在智慧城市建設、跨境電商與物流數位化平臺、 AI與雲服務平臺在東協的部署與本地化應用等領域深入合作。 開幕式後，中國與馬來西亞企業代表等進行主旨演講。馬來西亞旅遊局副局長李泰康作「馬來西亞旅遊年」推介。在與會嘉賓的共同見證下，馬來西亞旅遊年正式啟動。馬來西亞投資發展局、雪蘭莪投資促進機構及貴州省文旅廳、貴陽市貴安新區、貴州黔東南苗族侗族自治州分別圍繞文旅、經濟等領域的資源與特色進行專題推介。 第十五屆大會中國主辦方，貴州省貿促會(博覽局)會長(局長)、貴州國際商會會長苗宏，向下一屆馬來西亞主辦方馬來西亞—中國總商會秘書長謝中正移交會旗。 緊扣時代脈搏與區域需求，大會還設置三大高峰論壇，圍繞「貿易融通與企業出海」「文旅融合發展」「大數據與科技」三大核心領域展開深入探討，有望推動中國與馬來西亞產業鏈深度融合，創造更多合作機遇。 近年來，中馬經貿往來愈發緊密，貿易增長顯著。以貴州為例，數據顯示，貴州與馬來西亞2024年貨物貿易同比增長72.2%、服務貿易同比增長169.5%，馬來西亞來黔旅遊人次同比增長454.3%，馬來西亞已成為貴州在東協的重要貿易夥伴和入境客源市場。(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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