截至8月10日 今年已有超390艘次郵輪從上海口岸出入境
2026-02-16 18:33 7,749次浏览盤錦8月13日電 (王涵)成群的丹頂鶴掠過遼河口綿延的赤紅鹼蓬草甸，翅影倒映在新生的潮溝水面。這生機盎然的景象，源自遼寧盤錦十年堅定的「退養還溼」治理。通過努力，598戶養殖戶完成圍海養殖向開放式養殖轉型，8.59萬畝養殖灘涂恢復自然生態，潮汐重新雕刻出自然岸線。 丹頂鶴的回歸離不開人工輔助。在盤錦市林業和溼地保護管理局丹頂鶴野化基地，飼養員何玲玲正負責關鍵的野化訓練。「這是野化訓練，每天逐步提升它們的飛行能力。」據她介紹，幼鶴從孵化基地轉運後，需約三年訓練期，通過特定引導，從跟隨奔跑逐步實現短距起飛直至自由盤旋。當它們能長時間適應野外環境，便會被放飛。「看著它們飛走，最高興。」何玲玲說，監測記錄顯示放飛後的丹頂鶴最遠已至吉林。 野化放飛的成功，依託於溼地生態的整體改善。盤錦市林業和溼地保護管理局副局長劉野指出，總面積8萬公頃的遼河口國家級自然保護區，通過嚴格管理、生態修復與科技監測，為丹頂鶴等497種野生動物提供了基礎。「鳥類數量是環境的『晴雨表』。」劉野強調。得益於20世紀90年代開展的人工繁育，並在2016年技術取得突破(採用「種鶴自然孵卵15天+人工孵化」模式，顯著提升幼鶴體質與成活率)，丹頂鶴種群不斷壯大。通過人工繁育增加基數、野化訓練放歸野外，丹頂鶴越冬數量從2010年的僅5隻，躍升至2024年的187隻。 丹頂鶴野化基地飼養員何玲玲給丹頂鶴餵食。王涵 攝 丹頂鶴種群的顯著恢復，源頭是盤錦市「退養還溼」的堅定行動。面對圍海養殖導致的生態破壞，盤錦市自2015年起踐行生態文明理念，啟動大規模修復。其中，「藍色海灣整治行動」作為核心工程，發揮了關鍵作用。 盤錦市自然資源局副局長孫磊介紹，盤錦市委市政府高度重視退養還溼工作。工程始於2015年，當年退養2.3萬畝，並於2018年啟動「藍色海灣整治行動」，核心目標是退出圍海養殖，恢復濱海溼地。 遼河入海口。王涵 攝 最終，藍色海灣項目成功修復濱海溼地5.37萬畝，恢復自然岸線15.77公裡。昔日的養殖池塘被拆除，潮汐自由進出，重塑了健康的濱海溼地生態系統。盤錦市自然資源局數據顯示，通過「退養還溼」工程，累計恢復被佔溼地8.59萬畝，其中包括2015年退養還溼2.3萬畝，藍色海灣5.37萬畝，大凌河項目0.92萬畝。溼地生態功能提升，成為黑嘴鷗、斑海豹以及丹頂鶴等物種的關鍵棲息地。 從圍海養殖的灘涂到生機勃發的溼地，從瀕危物種的零星蹤跡到如今丹頂鶴翱翔、黑嘴鷗歡鳴、斑海豹安家的盛景，盤錦用十年的「退養還溼」實踐，生動詮釋了「綠水青山就是金山銀山」的理念，為沿海地區統籌生態保護與綠色發展提供了寶貴經驗。(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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