美官員：川普或向華盛頓特區部署多達1000名國民警衛隊士兵
2025-12-01 20:49 6,518次浏览太原8月11日電 (任麗娜)11日，山西省自然資源廳發布信息，該廳出臺《關於學習運用「千萬工程」經驗推進山西省全域土地綜合整治工作的實施意見(試行)》，計劃按照規劃先行、嚴守紅線、全域整治、產業導入、資金統籌、共同參與、綜合效益的原則，從2025年至2029年用5年時間，按需有序開展一輪全域土地綜合整治，助力全省和美鄉村建設。 此次整治由省級統籌項目立項，整治的實施區域將以縣域為統籌單元，由縣級人民政府依據國土空間規劃明確的土地整治目標、任務和空間安排等，選擇確有實施需求並具備實施條件的鄉鎮，合理劃分實施單元，原則上以一個鄉鎮為實施單元，條件成熟的地區結合實際可跨鄉鎮開展綜合整治工作。主要任務是促進城鄉要素交換流動，優化農村國土空間布局，改善農村生態環境和農民生產生活條件，保護歷史文化傳承，促進農村一、二、三產業融合發展和城鄉融合發展。另外，每年將從中評選不超過10個示範項目進行省級資金支持。 整治將在保持空間布局總體穩定的情況下，確保耕地數量不減少、質量有提升、生態有改善，整治區域內建設用地面積不增加，城鎮開發邊界基本穩定，生態保護紅線保護目標不降低的前提下，結合各級國土空間規劃對土地開發利用方式進行局部微調、統籌優化，但不得打破國土空間規劃確定的總體格局。重點對布局零星、破碎、散亂和配套設施不完善、不便耕種的地塊進行調整。調整永久基本農田應按照「數量不減、質量不降、布局優化」的原則進行補劃，補劃的永久基本農田應當是可以長期穩定利用的優質耕地。 為保護修復自然生態本底，整治將積極推動實施全省「七河」「五湖」和農村地區山水林田湖草沙一體化保護和修復，協同推進農村人居環境整治、森林植被恢復、生態清潔小流域等工程建設，改善農村生態環境。對已劃入生態保護紅線圍合範圍的耕地和永久基本農田可依據相關規定有序調整。 此次整治鼓勵採取改善供應條件、完善基礎設施等方式，推動農村集體經營性建設用地入市。對於具有文化內涵、歷史底蘊深厚和紅色資源豐富的村鎮，要將歷史文化和文物納入保護修復範圍，穩妥有序探索整溝治理模式。充分發揮「土地整治+」平臺作用，鼓勵結合農村優勢資源稟賦，強化農村特色產業導入，鼓勵發展鄉村特色產品，加強非遺保護，促進產業振興；鼓勵農村生物質能源開發利用；鼓勵光伏、風電等新能源設施興建。 《實施意見》還明確，整治中，嚴禁借全域土地綜合整治變相佔用調整永久基本農田，隨意調整佔用生態保護紅線和城鎮開發邊界，嚴禁破壞生態環境挖山填湖造景。嚴禁違法佔用林地、溼地、草地，禁止砍伐、非法移植古樹名木，不得以整治名義擅自毀林開墾。嚴禁破壞鄉村風貌和歷史文化文脈，變相搞房地產開發和利用農村宅基地建設別墅大院和私人會館，變相開採礦產資源，嚴禁使用固體廢棄物、重金屬汙染物或者其他有毒有害物質回填充填復墾。不得違背農民意願搞合村並居、大拆大建，強制或變相強制農民退出宅基地，強迫農民「上樓」。(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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