銀川8月11日電 (陶思閱)從電力供應不穩到建成全綠色用電小鎮,從水資源嚴重短缺到改變「靠天吃飯」局面,這是中國綠色基礎設施的建設成果,也伴隨著金融業的保駕護航。 2024年,中國人民銀行、生態環境部等聯合發文,明確圍繞美麗中國先行區建設、重點行業綠色低碳發展、深入推進汙染防治攻堅、生態保護修復等重點領域,有效提升金融支持精準性。 在寧夏銀川市永寧縣閩寧鎮,大唐閩寧共享儲能電站發揮著「超級充電寶」的作用,削峰填谷,將白天富餘的新能源電力存儲起來,晚上按照負荷需求分段放電,保障了閩寧鎮全綠電供應,滿足6萬多人生產生活用電需求,預計年減少二氧化碳排放約22萬噸。 該項目由國家開發銀行全額授信,已有1.44億元人民幣貸款發放。據大唐永寧縣新能源科技有限公司總經理李洪濤介紹,項目只用時75天便建成,貸款從申請到放貸也只用時一個多月。 寧夏作為太陽能、風能資源大省份,還有更多這樣的例子。 截至目前,寧東基地綠電園區光伏項目一期三個子項目均已建成,該項目投運後,年發電量達30億度,生態效益相當於新增0.6萬公頃林地。國家開發銀行累計為該項目發放貸款近19億元。 「寧東基地綠電園區測算度電成本目前寧夏最低。」寧東綠科新能源有限公司總經理馬三慶說。電價低、發電量大,該項目將助推當地工業總產值增長,孵化新能源裝備、綠電交易等新興業態。 同時,寧夏也是一個水資源較為匱乏的省份。 寧夏長城水務有限責任公司為解決供水能力不足、管網漏水的問題,申請了3770萬元貸款,新建加壓泵、供水管道和數位化水廠等。寧夏長城水務有限責任公司董事長張偉說,改善後漏損率從15%降低至9%,每年節約的水量可以灌滿30個標準遊泳池。 節約的水量未來還可以轉賣。按照「合同節水+水權交易」的模式,寧東管委會每年依據實際節水量賦予借款人部分用水權,後續用水權由借款人在水資源交易中心進行交易,獲得水權交易收入。 沙坡頭區香山、興仁灌區位於寧夏中衛市,年平均水面蒸發量是降雨量的5倍多,是中國水資源最匱乏的地區之一。 沙坡頭香山興仁片區生態修復及灌區(一期)供水工程基於已有供水能力,延伸揚水管線至新建紅圈子調蓄水池,以擴大灌溉範圍,覆蓋整個香山、興仁灌區。 該工程項目概算總投資4.43億元,長達29年的貸款期限需要政策性金融貸款的保駕護航。 項目建成後,為依法關停該區域地下水取水井創造了條件,土地自然恢復,宜喬則喬、宜灌則灌、宜草則草。 蓄水庫和輸水管道的建設改變了當地農業「靠天吃飯」局面,項目運營後為當地設施溫棚、露地蔬菜等高效節水農業提供了用水保障。 從蓄水庫下山,成片地躺在田裡的硒砂瓜、齊腰高的枸杞樹、金燦燦的向日葵,「可以說這些都是項目建成後澆灌的結果」。寧夏水投中衛水務有限公司副總經理張豔華說。 改善綠色基礎設施,創新融資服務模式,此類金融服務項目正在中國各地落地開花。 中國人民銀行發布數據顯示,截至今年一季度末,中國本外幣綠色貸款餘額已達到40.61萬億元,較年初增長9.6%,一季度新增3.56萬億元。(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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