海外華僑與中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭紀念特展在北京開幕
2026-02-06 15:57 4,312次浏览營口8月12日電 (王涵)盛夏時節，遼寧營口團山國家級海洋公園內，曾經因圍海養殖而淤塞退化的濱海溼地，如今已重現生機。當地標誌性的「北海紅海灘」景觀得以恢復，成為踐行「綠水青山就是金山銀山」理念的生動縮影。 灘涂上，大面積補種的赤紅鹼蓬草生機勃勃；由廢舊漁船改造而成的「古船走廊」成為特色遊覽設施，吸引遊客駐足體驗。監測數據顯示，經過四年生態修復，這片率先通過渤海攻堅戰驗收的區域，生物數量顯著增長。 據記者了解，技術人員在拆除原有的養殖建築並平整場地後，採用「無外來物種、無硬化工程、無廢渣外拋」的無痕模式實施修復：通過回填泥沙、投放沙蠶等底棲生物、補種本地蘆葦與鹼蓬草，構建自維持生態系統。監測顯示，曾被割裂的70.38公頃溼地生態功能有效恢復，沙蠶生物量增長175%，新增14.2公頃納潮區顯著改善水動力。為鳥類提供食物與棲息地的同時，更使「北海紅海灘」重現生機。 鹼蓬草的成功補種並非易事。技術人員介紹，若簡單撒種，潮水極易將種子衝刷殆盡。為避免這一情況，團隊摸索出「開溝條播」技術：先用耙具在灘涂上開鑿淺溝，將種子播撒其中，再進行覆土。覆土厚度需精準把控——覆土過厚阻礙發芽，過淺則被潮水衝走，需持續補種。 蓋州市北海服務中心主任馮源說：「通過踐行『兩山』理念，咱們嚴格按要求執行，自然環境好了，生活水平也上來了。我感覺這是最正確的、最高瞻遠矚的措施。」 營口團山國家級海洋公園紅海灘。王涵 攝 在應對公園北側558米受損岸線的侵蝕問題上，北海服務中心團隊面臨嚴峻挑戰：該區域風浪強勁，直接種植用於生態固灘的鹼蓬草等植被極易被浪潮衝刷，無法有效固著生長。基於「因地制宜」的生態修復原則，團隊果斷放棄了傳統的混凝土堤壩方案，轉而選用當地天然玄武巖塊石構建生態護岸。 這些取自本地的玄武巖塊體，通過精心設計的錯縫幹砌工藝，形成穩固且富含孔隙的結構。這種構造不僅顯著消減了波浪的衝擊能量，其表面及孔隙更為藤壺、貝類等海洋生物提供了理想的棲息空間，進一步增強了岸線的生態韌性。監測數據顯示：修復後該段岸線年侵蝕速率大幅下降超過80%。 營口團山國家級海洋公園北段生態護岸現場。王涵 攝 如今，重現生機的「北海紅海灘」景觀與這道堅固而富有生機的塊石護岸，共同構築起抵禦侵蝕的自然防線。營口團山國家級海洋公園的蛻變，成為「兩山」理念在渤海之濱的一次生動實踐。退潮後的灘涂邊，孩子們提桶尋覓沙蟹的歡聲，與遊客在古船走廊的打卡身影，交織成生態惠民圖景。 這片重煥生機的濱海溼地，以「紅灘綠葦、石陣護岸」的修復樣本，為渤海綜合治理提供可複製經驗，築牢北方藍色生態屏障。(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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