魚形古墓造型為何如此別致？
2025-10-31 23:49 2,571次浏览今年是「綠水青山就是金山銀山」理念提出20周年。20年來，在「兩山」理念的指引下，我國紮實推進生態保護與修復監管，積極開展生態文明示範創建，推動美麗中國建設不斷邁出堅實步伐。 理念領航，擘畫美麗中國新格局。生態文明建設乃千年大計，理念的種子一旦紮根實踐，便煥發出磅礴偉力。二十載耕耘，全黨全國人民勠力同心，生態文明建設實現歷史性、轉折性、全局性跨越。天更藍了——2024年全國地級及以上城市細顆粒物(PM2.5)平均濃度為29.3微克/立方米；水更清了——2024年地表水優良水質斷面比例歷史性突破90%，長江幹流連續5年、黃河幹流連續3年全線水質穩定保持Ⅱ類；山川更美了——森林覆蓋率超過25%，全球新增綠化面積約1/4來自中國。藍天常在、清水長流、青山永駐，良好生態環境已成為最普惠的民生福祉，美麗中國宏偉藍圖正轉化為生動現實。 協同推進，激活高質量發展新動能。綠水青山與金山銀山的辯證統一，在發展中保護、在保護中發展，是中國式現代化的鮮明特質。高水平生態環境保護，為經濟持續健康發展提供了堅實支撐和澎湃動能。產業結構優化成效顯著，建成全球最大清潔電力體系與清潔鋼鐵生產體系，鋼鐵等主要工業產品能效全球領先；能源結構深刻變革，截至2024年，非化石能源消費佔比躍升至19.7%，2025年5月底可再生能源發電裝機達到20.9億千瓦；區域發展「綠」意盎然，京津冀協同發展11年，2024年經濟總量達11.5萬億元，PM2.5降幅均超六成；長江流域2024年水質優良斷面比例達到98.6%，對全國經濟增長的貢獻率為50.1%；綠色產業蓬勃興起，新能源汽車保有量較「十三五」末激增5倍有餘。高水平保護支撐高質量發展的康莊大道越走越寬廣。 價值轉化，開拓惠民富民新境界。綠水青山蘊含的生態價值如何有效轉化？中國實踐給出了精彩答案。各地探索形成「護綠換金」「聚綠成金」「借綠生金」多元路徑，綠水青山真正成為富民惠民的金山銀山。生態補償機制日益完善，中央財政重點生態功能區轉移支付十年間增長超千億元，跨省流域橫向補償廣泛覆蓋長江黃河等大江大河，讓守護者切實獲益；「生態+」產業蓬勃興旺，綠色有機農產品、名特優新農產品總數達到7.8萬個，鄉村旅遊重點村鎮遍地開花，浙江餘村等15個村莊榮膺聯合國「最佳旅遊鄉村」，數量居全球首位。生態資源正以前所未有的效率轉化為發展優勢、民生福祉。 二十載山河巨變，印證著「人不負青山，青山定不負人」的樸素真理。綠水青山就是金山銀山理念所迸發的偉力，不僅重塑了中華大地的面貌，更以其深刻的東方智慧，為全球可持續發展貢獻了中國方案。新徵程上，我們將繼續以篤行實幹守護生靈草木、以開放胸襟共築地球家園，讓這生生不息的綠色力量，匯聚成建設清潔美麗世界的磅礴偉力，書寫人與自然和諧共生的永恆華章。(明月松)
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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