文旅部開展暑期文旅領域暗訪工作 這些地區仍存在問題
2026-01-16 02:07 2,943次浏览衢州8月10日電 (記者 陳溯 左宇坤 吳君毅)在浙江衢州常山路裡坑村的山上，有一座高几十米的「麵包窯爐」，這裡烤制的麵包香氣撲鼻、鬆軟可口，每到節假日就有不少遊客前來品嘗打卡。事實上，這座「麵包爐」曾是一個石灰窯。如今，路裡坑村立足特色資源稟賦，將閒置資源變廢為寶，讓村民們吃上了生態飯。 浙江衢州常山路裡坑村曾經的「石灰窯」如今變身「麵包爐」。記者 陳溯 攝 8月的一個早晨，在路裡坑村「羊棚咖啡」工作的村嫂曾美君調製出了一杯柚香咖啡，曾美君今年50歲，是土生土長的路裡坑村人。回憶起曾經的家鄉，她用「漫天的灰塵」形容，「以前村子裡到處都是灰濛濛的，家家戶戶都燒石灰，環境汙染嚴重」。 20世紀90年代，路裡坑村是遠近聞名的「石灰村」，三衢山腳下，100餘座石灰窯晝夜不停地燒制石灰，石灰產業也曾是當地的支柱產業。 2000年前後，響應國家環保號召，村子的石灰窯陸續關停，石灰窯的關停，讓整座村子陷入沉寂，年輕人陸續出走他鄉，只留下荒廢的礦坑和孤獨的老人。 近年來，在「綠水青山就是金山銀山」理念指引下，沉寂的村莊開始迎來生機。 常山縣輝埠鎮路裡坑村黨支部書記、主任劉志亮向記者表示，2021年，路裡坑村和文旅企業共同組建鄉村運營團隊，依託自身資源打造了一系列文旅融合項目。 記者看到，沿著路裡坑村600餘米的道路上山，曾經的羊棚變成了羊棚咖啡館，荒廢的石灰窯變成了麵包窯、窯書房，閒置農房變成精品民宿和餐飲店，曾經荒蕪的老礦坑也華麗轉身，變成「瀑布泳池」和「礦坑營地」。 8月10日，常山縣路裡坑村「瀑布泳池」。記者 陳溯 攝 劉志亮回憶道，剛開始在網上推廣項目時，有些網友並不看好這裡的發展，認為這裡太荒涼、不會有人來，「當時這些評論讓我們壓力很大，不過出乎意料的是，項目啟動後受到很大歡迎，不少年輕人到此打卡遊覽，感受路裡坑村美麗的環境和工業遺址文化。」 統計顯示，2024年以來，路裡坑村各業態共吸引遊客15餘萬人次，帶動150餘名村民實現家門口就業，促進村集體增收達600餘萬元。 曾經荒涼的鄉村在特色產業的加持下重新煥發生機，更多人開始回鄉就業創業。 「我以前在青海開店，疫情後路裡坑村引入了很多新業態，所以我就選擇回鄉就業。」曾美君說，現在村裡環境好了，發展機會更多了，回到家鄉可以一邊做自己喜歡的事一邊照顧家人。 浙江衢州常山路裡坑村，原來的礦坑變成了如今頗受歡迎的「巖洞自然餐廳」。記者 陳溯 攝 從無人問津到自帶流量，路裡坑村的轉型之路離不開「特色+文化」。 作為路裡坑村的開發者和返鄉創業者，畢業於中國美院的常山人餘家富向記者談了鄉村產業發展的感悟，「每個鄉村都有自己的一些在地文化屬性，還有一些產業特色，路裡坑村原先是一個礦坑，也有石灰窯，我們就基於這種特色發展新業態，讓遊客體驗『入坑文化』。目前國內村莊發展業態同質化比較嚴重，通過在地的文旅融合，鄉村產業發展才會有持續的生命力。」(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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