2025中國田徑協會10公裡精英賽（佳木斯站）將於9月7日鳴槍開賽
2025-11-24 08:39 1,857次浏览運城8月8日電 (李庭耀 李泱南 楊秀文)夏末秋初，踏入山西省運城市聞喜縣陽隅鎮甕村，清甜果香撲面而來。村民董平便的果園裡，雞心果掛滿枝頭，色澤鮮豔如紅寶石，形狀恰似雞心，他和家人穿梭於果樹採摘、裝筐。 村民董平便的果園裡，雞心果掛滿枝頭，色澤鮮豔如紅寶石，形狀恰似雞心。 李東生 攝 「今年從7月27日開始採摘，目前已收穫3000多斤，批發價每斤能賣6.5元。瞧瞧樹上那些還沒完全變紅的果子，預計還能採摘3000多斤。每畝收入穩超3萬元。」董平便說。 作為無公害蘋果生產示範基地，甕村的紅富士等傳統蘋果品種曾憑藉「長日照、大溫差」的氣候條件，在市場上佔據一席之地。然而，隨著時間的推移，當地果樹逐漸老化，掛果率降低、管理成本攀升、市場競爭力減弱等問題日益突出，老果園發展陷入困境。 村民正在採摘雞心果。 李東生 攝 甕村因地制宜，通過引入雞心果這一優質品種，喚醒了老果園的生機與活力，推動傳統蘋果產業蝶變升級，讓一顆顆雞心果成為村民增收致富的「金果子」。 2021年，在一次外出參觀時，董平便在河南靈寶看到雞心果種植省時高效，於是在自家老果園裡率先嘗試嫁接了1畝雞心果。意想不到的是，這樣的嘗試在第二年就收穫了不錯的效益，第三年更是迎來大豐收。這讓他信心大增，果斷將種植規模擴大到5畝。 「當初就是看中它省工省事，不用套袋、疏花，沒想到試種出來的口感還很好。」董平便說。 相較於紅富士，雞心果有諸多優勢，它能提前兩個月上市，搶佔鮮果市場的先機；甜度高、水分足，備受消費者喜愛；無需套袋、疏花等繁瑣工序，每畝能節省20多個工時，成本降低30%以上。正是這些優勢，使雞心果為老果園帶來了新的發展機遇。 甕村黨支部書記、村委會主任王鋒表示：「目前，村裡有1000多畝傳統果樹。下一步，我們計劃帶領村民對果園進行升級改造，讓雞心果為更多鄉親帶來增收紅利，讓老果園真正成為大家的『聚寶盆』。」(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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