三明8月11日電 (雷露微 黃尉峰)初秋的清晨,在福建省三明市寧化縣治平畲族鄉治平畲族村,村民藍世發和家人穿梭於竹林間,忙著採收成熟的黃精,飽滿的根莖帶著泥土的清香。他笑著說:「這一季收完,家裡又能增加1萬多元收入。」 圖為治平畲族鄉。黃尉峰攝 治平畲族村與山林相依,種藥採藥習俗世代相傳,但過去大多自採自用,未形成富民產業,畲藥「養在深閨人未識」。 轉機出現在2018年。村「兩委」在走訪中發現,隨著健康養生理念興起,傳統畲藥市場需求日益旺盛。「我們有得天獨厚的生態優勢,更有祖祖輩輩傳下來的畲藥技藝。」村黨支部書記賴大沛說,在鄉黨委政府的支持下,村裡當即決定以畲藥為突破口,探索一條「生態+文化+產業」的發展新路。 種植戶正在田間給畲藥進行管護。黃尉峰攝 通過走訪村民,村裡整理出《畲藥圖譜》,收錄黃精、草珊瑚、靈芝等30多種本地特色畲藥;邀請中醫藥專家開展種植技術培訓,規範種植標準;通過「合作社+基地+農戶」模式,流轉閒置山地20多畝,建成集科普、觀賞、應用為一體的畲藥谷,由合作社統一提供種苗、技術指導和銷路保障,村民只需安心種植。 「以前種水稻,一畝地年收入不到千元。現在種黃精等中草藥,三年採收期內每畝能賺近萬元,還能在基地打工領工資,日子越過越有奔頭。」算起增收帳,藍世發喜不自勝。目前,全村已有28戶農戶加入合作社,畲藥種植面積擴展到120多畝,年產值超100萬元。 發展畲藥種植的同時,治平畲族村深挖畲族文化內涵,將畲藥與鄉村旅遊有機融合。 在村裡的畲藥文化館,豐富的圖文、實物,講述著畲族醫藥的歷史淵源、製作技藝、民間驗方等,畲醫坐診把脈,身著民族服飾的畲族姑娘手指翻飛,演示畲藥香囊製作,遊客在此近距離感受畲藥文化魅力。 「我們不僅賣藥材,更賣文化、賣體驗。」賴大沛介紹,村裡打造了「畲藥研學遊」路線,遊客跟著農戶上山採藥、認藥,還能品嘗用畲藥製作的烏飯、藥膳湯等特色美食。去年夏天,來自福州的研學團隊一次性訂購了200份畲藥香囊,讓村民們看到文化旅遊的巨大潛力。 如今的治平畲族村,畲藥元素隨處可見,畲藥養生館、畲族醫藥非遺展示區次第鋪開,每年吸引遊客超萬人次,帶動餐飲、住宿等相關收入突破100萬元。去年中國農民豐收節,村裡舉辦畲藥義診、民俗表演等精彩活動,進一步打響「畲藥之鄉」品牌。 畲藥為媒,點亮畲鄉文旅經濟。治平畲族村成了省級鄉村振興示範村,村民年人均可支配收入從2000年的2435元增加到2024年的23225元。「我們還計劃建設畲藥深加工車間,開發畲藥茶飲、護膚品等產品,讓『小草藥』變成『大產業』。」望著鬱鬱蔥蔥的畲藥谷,賴大沛信心滿懷。(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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