深耕細微服務 應急彰顯擔當 —— 成都雙楠樾府項目工程團隊以專業與效率守護家園
2026-02-21 04:40 8,152次浏览視頻：感知生態之變丨淨土保衛戰交出亮眼答捲來源：央視新聞客戶端 土壤質量關係百姓的米袋子、菜籃子。習近平總書記指出，強化土壤汙染管控和修復，有效防範風險，讓老百姓吃得放心、住得安心。黨的十八大以來，我國不斷強化土壤汙染防控，紮實推進淨土保衛戰，一張「防得住」「摸得清」「管得嚴」的土壤環境安全防護網悄然形成，全國土壤汙染加重趨勢得到初步遏制。 這個暑假，來福建紫金山國家礦山公園遊玩的人絡繹不絕。當記者碰見陳興華的時候，他正拿著手機，在給旁邊的人介紹這裡以前的老樣子。 福建省龍巖市上杭縣居民 陳興華：原來這個地方都是我們堆廢渣的地方，樹跟草都長不了。現在改變太大了。 通過實景三維技術，我們看到了這片土壤更為直觀的變化。如今，紫金山這片2.38萬畝的土壤上，427萬株各類花木茁壯成長，每年的固碳量就相當於吸收了30萬輛汽車全年排放的尾氣。 而通過衛星，可以見證土壤更多的復甦。江西萍鄉，廢棄礦山冬瓜槽，從黑色的「生態傷疤」變成了「梯田綠洲」；廣西南寧，300多個斑駁的遺留礦坑，變成了園博園的礦坑花園。湖北武漢，靈山採石場，從塵土瀰漫的「灰山」，變成了「靈山花境」，現在是百畝花海與懸崖草甸交相輝映。 黨的十八大以來，我國不斷加強礦山生態保護修復，68個歷史遺留礦山修復示範工程在全國陸續展開，超500萬畝因採礦而留下的「傷口」得以痊癒。 「大地傷疤」在被撫平，昔日飽受汙染困擾的土地，如今也在煥發生機。湖南岳陽，種糧大戶姚林現在再也不用擔心附近工業園的工業汙水是否會偷排、漏排到土地中去。 湖南省嶽陽市雲溪區農民 姚林：以前，每次用水都要看一下，現在好了，它們有24個小時的監測設備。 「它們」，指的是安裝在嶽陽市各企業排水口的1000多套排汙在線監測設備。在這些藍色的管道裡，是工業企業產生的汙水。60多家企業都有獨立的排汙管道，通過主管網連接到3公裡外的汙水處理廠。每根管道中的任何異常，都會被實時監測系統感知。 如今，一個從源頭防治土壤汙染的立體網絡已經在全國鋪開：天上，7顆衛星正在攜手密切關注著土壤汙染和生態安全。地面，38880個土壤環境監測點，空天地一體的監測網絡正在全天候為土壤與地下水生態環境質量監管保駕護航。持之以恆的不懈努力，讓我國土壤汙染加重趨勢得到初步遏制。2015年，還只有70.6%的受汙染耕地得到安全利用，而現在，這一比例已經提高到93%左右。
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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