台州8月8日電(胡豐盛)盛夏酷暑,浙江台州仙居縣淡竹鄉的清澈溪水旁,遊客們盡享山間清涼。在他們身邊提供周到服務的,是一群充滿活力的本地年輕人。他們不再遠走他鄉,而是選擇返鄉創業,成為守護和經營這片綠水青山的「青年管家」。這正是淡竹鄉「美麗資源」加速向「美麗經濟」轉化的生動寫照。 峽谷幽深、溪流縱橫的淡竹鄉,森林覆蓋率超90%,水質常年保持I類標準,夏季均溫比城區低5℃至8℃,是名副其實的「天然大空調」,為發展「清涼經濟」提供了得天獨厚的生態本底。然而,這份令人豔羨的「美麗資源」,過去未能充分轉化為富民強鄉的「美麗經濟」。 2025年8月,浙江仙居,蔣燕新開的民宿。胡豐盛 攝 轉機始於青年力量的回歸。 面對家鄉沉睡的優質資源,一批有見識、有闖勁的年輕人率先嗅到商機,紛紛返鄉創業。 淡竹鄉林坑村「歸鄉人」蔣燕是其中的先行者。她憑藉對家鄉山水的深刻理解和創新理念,經營的民宿一炮而紅。「暑期高峰,我們的客房入住率基本都在六成以上。」蔣燕介紹。眼下,林坑村已開出10家民宿,十多位本地青年返鄉創業,沉寂的村莊重現活力與生機。 蓬勃發展的旅遊業為淡竹鄉注入強勁動能。山間步道上的徒步者、溪畔營地的露營者、石頭古村裡的探秘者,共同繪就了一幅熱鬧而有序的鄉村畫卷。「旅遊產業的繁榮直接帶動1000多人實現本地就業,」淡竹鄉宣傳委員孟倩楠說,2024年,該鄉遊客總量突破160萬人次,創歷史新高。「從民宿管家、農家菜館廚師,到嚮導、手工藝品攤主,越來越多的村民吃上了『旅遊飯』。」 青年入鄉帶來的活力,在浙江並非孤例。200多公裡外的安吉縣餘村,同樣上演著精彩故事。餘村村黨支部書記汪玉成介紹,優質的生態環境吸引了大批青年前來發展。為此,村裡在山間溪邊草坪開闢了「大自然工位」,還創設了「餘村夜話」、創業青年分享會等交流平臺。截至目前,已有60多個創業項目、1200多名青年「新鄉人」紮根餘村。 浙江安吉,餘村的「綠水青山就是金山銀山」石碑。安吉縣委宣傳部供圖 青年創意的種子在鄉村生根發芽、遍地開花。安吉縣將招引十萬青年大學生作為戰略目標,建設了覆蓋全域的青創百人樓(園)、青年人才社區等空間,吸引青年入鄉就業創業5萬餘人次,推動落地青創項目800餘個。DNA數字遊民公社、小鹿園營地等新業態應運而生,吸引眾多自由職業者參與;深藍計劃、小杭坑、一片葉子茶飲等一大批網紅打卡地湧現。 夜幕降臨,由余村老舊房屋改造而成的鄉音小酒館傳出悠揚樂聲,成為年輕遊客的社交聚集地。「暑期旺季,小酒館月均營業額能達到3萬至4萬元人民幣。」主理人陳鎮宇說,「小酒館的興旺,核心在於年輕人的集聚效應。」為吸引更多年輕人,他還拓展業務,整合周邊荒廢的林道、古道,打造了10條主題越野路線,組織戶外體育賽事。 青年力量的注入,也結出了實實在在的經濟碩果。2024年,餘村村集體經濟收入達2205萬元。「去年我們召開全村戶主大會,現場向村民現金分紅316萬元。」汪玉成感慨道,「大家真切地感受到了綠水青山帶來的真金白銀。」(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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