(抗戰勝利80周年)香港學子吉林行:一日經歷「屈辱與崛起」雙重震撼

2026-02-21 20:16 6,194次浏览

  打攻堅戰,更要打持久戰(現場評論) ——重走英雄路①   歷史總是向前發展的。今年是中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年。習近平總書記強調:「把偉大抗戰精神一代代傳下去。」本版今起推出系列評論,在重走英雄路中,銘記歷史、緬懷先烈,展現紅色熱土煥發的生機與活力。   ——編 者   「大叔,我們是從外地自駕過來玩的,請問有機菜在哪兒買?」   「跟我來,歡迎到車河!」   說話間,一個皮膚黝黑的老鄉便笑迎來客。   王春,山西靈丘縣紅石塄鄉下車河村黨支部書記、村委會主任。談起山鄉巨變,他滿臉自豪:「搞有機農業,這條路我們走對了!」   盛夏時節,走進車河有機農業社區,林木蓊鬱、流水潺潺、村居精緻,儼然一幅現代版富春山居圖。「清水魚莊」依山傍水,宛如世外桃源。「夢幽谷」巧設遊樂設施,吸引孩童盡情玩耍。民俗博物館文化味足,其中的一面照片牆,定格著村莊舊貌。   從荒山禿嶺的窮山溝,到遠近聞名的「金窩窩」,車河為什麼行?打攻堅戰,更要打持久戰。這是抗戰勝利的法寶,也是鄉村振興的秘訣。   攻堅戰清障夯基,持久戰就底氣堅實。綠水青山就是金山銀山,前提是做好生態治理、夯實綠色基底。上世紀90年代起,王春就帶領村民植綠護綠、治理荒山荒坡。起初有人質疑,他一遍遍勸導「木疙瘩以後就是金疙瘩」。潛移默化中,鄉親們轉變觀念,村子逐漸披綠。時光不待人,奮鬥不負人,久久為功不鬆勁,這才有了豐厚的生態家底,為後來的機緣埋下伏筆。從中,更能感悟「人不負青山,青山定不負人」的深意。   攻堅戰找準突破口,持久戰才能積蓄內生動力。靈丘縣域面積2732平方公裡,是地盤上的大縣,但由於地處晉冀交界的太行山區,「九分山水一分田」,「三農」出路何在?請農業專家把脈,認定有機農業目標,編制實施規劃,並選取兩個村作試點示範……12年來,由點及面的改革頗有成效,靈丘的有機農產品累計認證133個品種。實踐證明,基於一方水土,突出地域特色,因地制宜打造「樣板間」,再讓同等條件的其他村莊「抄作業」,更容易打開鄉村產業振興的新局面。   持久戰不能拼蠻力,得找到「四兩撥千斤」的戰略支點。建設農業強國,利器在科技。在東河南鎮清泥澗村,借力科技小院,蔬菜大棚種植戶謝玉凱使用農用酵素和有機肥種植豆角,單棚增產3740斤,增收1萬多元,生產成本卻大幅降低。酵素破除了農民對化肥的迷信,有機旱作農業讓農民嘗到甜頭,在不斷學習的過程中,農民真正理解「富腦袋才能富口袋」,農業科技與廣闊鄉野真正實現了雙向奔赴。   打贏持久戰,更要跳出戰場謀勝勢。推進鄉村全面振興,要順應城鄉融合發展大趨勢。時值暑期,十裡沿河拾光小鎮停放著天津、河北等地牌照小汽車,民宿一房難求。在靈丘,「有機農業+美麗鄉村+生態旅遊」實現「1+1+1>3」,聯動擦亮平型關大捷景區等紅色名片、北魏覺山寺等古色名片、唐河大峽谷等綠色名片,吸引遊客紛至沓來,激發了縣域經濟新活力。破除妨礙城鄉要素平等交換、雙向流動的制度壁壘,促進發展要素、各類服務更多下鄉,就能為農業農村發展注入更澎湃的動能。   抗日戰爭時期,八路軍第115師取得平型關大捷,白求恩建立特種外科醫院,在靈丘留下不朽傳奇。矚望新徵程,這片紅色熱土堅定打「有機牌」、吃「綠色飯」,必將激蕩高質量發展新氣象。   (作者:李浩燃,為本報評論部編輯)   《人民日報》(2025年08月05日 第 05 版)

  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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