上海國盛（集團）有限公司副總裁陳為接受審查調查
2026-02-15 16:44 2,241次浏览浙江麗水8月4日電 題：溼地修復為浙南村落帶來新生機 作者 鮑夢妮 盛夏時節，浙江省麗水市九龍國家溼地公園內(下稱「九龍溼地」)，撲面而來的綠意消解了幾分暑氣，不時有白鷺掠過河面，引遊人駐足。 「白天去九龍溼地玩，晚上在這裡團建、留宿，很熱鬧。」周末，在九龍溼地旁，九龍村村民湯小敏的民宿迎來50餘人的旅遊團。旺季時，這家民宿每日最多可接待100餘人，月營收近2萬元(人民幣，下同)。 7月10日，浙江麗水九龍國家溼地公園，一隻白鷺在枝頭停留。 孫楊洋 攝 九龍溼地位於浙南「母親河」甌江的中遊，是浙江連片面積最大、最具代表性的河流溼地。若十多年前，有人告訴九龍村村民，家門口的溼地將成為國家溼地公園，多半會被認為是「天方夜譚」。 過去，因砂石資源豐富，九龍溼地亂採濫挖問題嚴重，附近企業時常偷排亂放，甌江近四分之一的河道水質惡化。 「綠水青山就是金山銀山」理念提出後，當地政府陸續搬遷溼地附近廠房、關停非法採砂場。後來，依託浙江省甌江源頭區域山水林田湖草沙一體化保護和修復工程，麗水以「最大化保護、最小化幹預」為原則，開展九龍溼地的修復整理。 「比如洩洪期洪水對水生植物園區域的自然駁岸造成破壞，我們就用松木樁護坡，提升駁岸穩固性的同時，有效保持濱水植物多樣化種群生境的基底條件。」溼地建設方、浙江麗甬生態旅遊發展有限公司開發建設部負責人林勇說。 從一隻小小的螢火蟲，可以看到當地生態修復的細緻程度。2023年，九龍溼地臨時關閉賞螢區，取消開放活動，為螢火蟲棲息地修復爭取時間。「閉關」期間，相關部門對周邊環境進行了綜合整治，打通區域內小流域，改善螢火蟲的棲息環境。 麗水市自然資源和規劃局相關負責人介紹，修復工作開展以來，螢火蟲棲息地恢復近1000平方米，種群數量超100萬隻。此外，九龍溼地的生物多樣性顯著提升，新增14種鳥類和4種全球新發現的昆蟲物種。 「中華秋沙鴨、寶興歌鶇、紅翅綠鳩、短耳鴞，這些都是我們拍到過的罕見鳥類。」麗水市鳥類生態保護協會會員何衛東拿出相機展示他的照片。 成為國家溼地公園後，九龍溼地成為當地重要的旅遊目的地，也帶動了周邊村莊村民增收。2024年，九龍溼地公園內新增溼地巡護、綠化養護等113個就業崗位，帶動就業村民增收約370萬元。 「大家的生態保護意識也在提高。我們回來保護溼地，就是在守護自己的家。」在九龍溼地從事安保工作的九龍村村民陳惠君說。 目前，九龍村裡已有7家民宿，每季度民宿收入約10萬元。今年3月至4月賞螢季期間，九龍村及周邊民宿總收入同比增長約五成，農家樂餐飲及農產品銷售總收入同比增長約六成。(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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