帶村裡老人去旅遊何以打動人心?(健談)

2025-12-01 09:10 4,436次浏览

  漳州8月13日電 題:搶抓電商發展機遇 臺青「登陸」直播帶貨   作者 張金川 廖珍妹   「我在大陸事業蒸蒸日上,不虛此行!」臺灣青年楊孟學「登陸」創業已7年,近日他接受採訪時表示,藉助電商機遇,他的紅茶賣到大陸各地,還收穫眾多粉絲。 圖為7月16日,臺灣青年楊孟學介紹「登陸」直播帶貨創業的故事。記者 呂明 攝   楊孟學來自臺灣南投,從小浸潤在茶香與日月潭湖光山色中,家中種植紅茶並經營遊艇租賃,他時常接觸大陸觀光客,對大陸十分好奇。2018年,楊孟學「登陸」創業,在廈門成立公司,將自家種植的優質紅茶帶至大陸銷售。   「決定換賽道做生意時,我想到了爸爸說的『祖籍地在福建漳州』,就想去祖先生活過的地方走走,也親眼感受大陸觀光客口中的大好河山。」楊孟學說。   如何讓更多大陸民眾認識並愛上臺灣紅茶?彼時大陸蓬勃發展的直播帶貨進入楊孟學的視野。作為「直播小白」,他坦言有壓力,「剛開始會緊張,大陸網友的友善和熱情,讓我逐漸放鬆下來。」   向成熟主播「取經」、與粉絲真誠互動、耐心分享紅茶口感……楊孟學潛心研究直播一年多,邊播邊改進,粉絲也從幾十個到如今破萬。目前他在漳州有自己的品牌茶葉店,線上+線下相結合的銷售模式為他帶來可觀收入,每年僅茶葉銷量就達200萬元人民幣。   「通過直播,我更了解中華博大精深的茶文化,也結交到志同道合的茶友。」楊孟學認為,大陸消費潛力巨大,尤其抖音和快手等電商平臺龐大的用戶基數蘊藏無限商機。「日月潭紅茶的醇香,通過小小手機飄進千家萬戶,我需要做的就是保證質量並推陳出新。」他說。   楊孟學的創業版圖並未止步於茶香。13歲就養殖信鴿的他,在臺灣屢獲信鴿比賽大獎,他也將這份技術與熱愛帶到了閩南。   「信鴿相對小眾,愛好者卻不少,且購買力不俗,我們調研過,大陸養鴿愛好者有1500萬人之多。」楊孟學將臺灣優質信鴿帶來大陸養殖,憑藉精湛的訓練技術,他還成為北京、江蘇等地信鴿賽事的技術指導教練。   信鴿也被他帶到了直播間,楊孟學笑道,戰績赫赫的頂級信鴿,在大陸的市場行情很不錯。   從初來乍到的「探路者」,到如今事業穩步向前,楊孟學表示,在祖先生活過的土地上,有相似的閩南鄉音、相同的文化和飲食,他倍感親切。「我正和其他小夥伴組建臺灣青年就業創業基地,為當地臺青創業提供經驗交流平臺。」(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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