大學生創業補貼別掉進中介的坑
2025-11-15 01:05 6,248次浏览新疆莎車8月14日電 題：新疆阿爾塔什村：當年玄奘東歸路 今日高峽出平湖 記者 李夢 走進新疆莎車縣霍什拉甫鄉阿爾塔什村，豔陽高照，赤山環繞眼前。這座「傳奇村落」坐落群山深處，據說千年前，取經歸來的玄奘曾從此經過，如今仍有不少探險者稱它為「崑崙第一村」並心嚮往之。從市區來此地需驅車約3個小時，穿越層層山巒和駱駝漫步的無人區。 多年來，阿爾塔什村飽受水患侵擾。以前，汛期洪水頻發，房屋、農田、牛羊可能一夜之間化為烏有。 轉折因阿爾塔什水利樞紐工程。十多年前，這座距離阿爾塔什村僅有幾公裡的水利樞紐工程正式開工建設，將「讓農民出不了門」的洶湧洪水，變為豐水有序、旱時有水，造福下遊數百萬民眾的「安心水」。 該工程是新疆規模最大的水利樞紐工程，建設中克服了「三高一深」(高地震烈度、高邊坡、高壩及深厚覆蓋層)等諸多世界級技術難題，具有發電、防洪、灌溉、生態保護等功能，徹底解決了葉爾羌河千年水患。 8月7日，新疆莎車，阿爾塔什水利樞紐工程大壩上泛起彩虹。記者 李夢 攝 「我們整個的灌溉面積有651.47萬畝。每年可為下遊胡楊林供水1億立方米，向塔裡木河生態供水3.3億立方米。」新疆新華葉爾羌河流域水利水電開發有限公司副總經理段新文說，特別在乾旱期，水庫將灌溉保證率不足50%提升至75%，有效保障糧食安全和農產品供給。 「我們村現在發展得好，離不開這座大壩。」阿爾塔什村村支部書記石德紅說，有高壩攔洪蓄水，穩定農業灌溉，也改善了生活用水條件。不少村民還買了裝載機、挖掘機增加收入，80%以上的勞動力都能在本地就業。 水穩了，日子也甜了。如今，阿爾塔什村幾乎家家戶戶院中都搭有葡萄架。走進院中坐一坐，抬頭看去，院外是層疊延綿的赤色山脈，眼前便是掛滿果實的藤蔓。正值果蔬成熟，葡萄、李子香氣氤氳，甜味十足。屋外，孩子們騎車、奔跑在村間，大人抱著幼兒在村頭納涼。 8月7日，新疆莎車縣霍什拉甫鄉阿爾塔什村，孩子們在村內玩耍，笑迎來客。記者 李夢 攝 「現在我們村人均年收入近兩萬五千元人民幣。」石德紅說，村裡還出了一些致富帶頭人，他們受益於水庫，做起養殖業。有人養殖刀郎羊，品種好、價格高，收入更可觀。 阿爾塔什水利樞紐工程建設還為村民帶來更多「水庫機遇」。「我們有機械，也有人，阿爾塔什水利工程建完後，像紅海水庫、阿克蘇大石峽水庫等，但凡新疆有建水庫的地方，幾乎都有我們村村民的身影。」石德紅說。 新疆歷史上洪澇災害最嚴重的河流之一葉爾羌河，因有阿爾塔什水利樞紐工程的高壩攔水蓄洪，如今在高峽之間有序流淌，美麗水面上躍起道道彩虹。 原本乾燥的當地也有了溼潤的小氣候，形成獨特且壯麗的風光，逐漸發展起文旅業態。之前有騎行愛好者路過村子，碰到剛放學的小朋友依穆然·奧卜力喀斯木，用短視頻記錄下對話與見聞。視頻發布後引起網友們廣泛關注與點讚，讓阿爾塔什村走進更多人的視野。 如今暑期旅遊旺季，不少遊客來到附近的阿爾塔什地質公園，欣賞山水景色，拍攝沿途野生動物，分享自駕或騎行的旅途經驗。一張張「絕美冰川藍」「震撼峽谷紅」更為此地增色。(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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