從「一個尊重、五個統籌」到「一個優化、六個建設」
2025-12-08 02:02 9,183次浏览烏魯木齊8月12日電 (陶拴科 趙格瑤)十年前，賣香梨還得擔心，生怕路上出差錯。如今，王曉紅的網店不僅全國包郵，三四天就能送到北京、上海和廣州等地。 王曉紅生活在新疆尉犁縣，最初靠著一次電商培訓起步，憑藉對品質和誠信的堅持，最終成為當地電商帶頭人。 起步：用情創業贏得信任 2015年冬天，王曉紅從朋友那裡得知尉犁縣電商協會要開展電商培訓項目，她毫不猶豫報了名。 王曉紅回憶：「培訓班初期報名非常踴躍，約有七八十人，把培訓辦公室都坐滿了。學員中有不少像我這樣的家庭婦女，也有一些剛畢業的大學生。」 起初，大家參與熱情很高，但後來堅持下來的人逐漸減少，培訓結束時剩下約六十人，最終一直從事電商工作的只剩不到十人。 王曉紅在田間直播。受訪者供圖 培訓結束後，學員們搬進政府免費提供的店面，正式開啟獨立運營。大家積極主動尋找貨源，拓展銷售渠道，利用線上線下多種方式推廣產品。 隨著電商知識和技能的不斷提升，尉犁縣的電商氛圍逐漸濃厚起來，越來越多人加入其中，形成良性互動和合作。 「初期非常艱難，常常十天半個月都沒有一個訂單。看到同期創業的大學生忙著打包發貨，我壓力很大，甚至動過放棄的念頭。」王曉紅說。 儘管如此，王曉紅選擇了堅持。為確保質量，她堅持親自到田間地頭查看農產品的生長情況，親嘗口感。「我下地裡收購，親口嘗一下，只有確認新鮮、味道好才收購銷售給顧客。」 有時為了保證最佳品質，王曉紅寧願推遲產品上市時間，儘管這可能導致短期訂單減少。 在包裝環節，王曉紅也嚴格把關。「貨物收回後，我們會進行人工挑選，剔除有損傷或瑕疵的果實，按照等級分類，確保最終發給顧客的都是優良產品。」 誠信是最好的「護身符」 2018年之後，電商競爭也更加激烈。為適應變化，王曉紅不再只依靠微信朋友圈和淘寶，開始嘗試在抖音、快手、微博等多個社交平臺推廣銷售產品。 在社交平臺上，王曉紅投入很多時間和精力，每天發布三到四條商品推廣信息。即使是同一種產品，她的宣傳文案也經常變化，有時結合熱點事件或不同生活場景，努力貼近消費者的需求和興趣。除推銷商品，她還經常分享新疆特色美食、風土人情和自己的生活，讓帳號內容更真實、親切，拉近了與粉絲的距離。 她說：「2016年我就開始做自己的微博號。有些人做幾天就放棄了，我一直堅持，慢慢積累了不少粉絲。」 然而，網絡環境複雜，難免會遇到挑戰。有一次，一位曾購買過她產品的網友留言質疑她的枸杞存在質量問題。面對壓力，王曉紅沒有妥協，「我寧願掏錢去檢測，也不願拿錢了事。」 為證明清白，也為了維護自己和產品的聲譽，王曉紅前往市場監督管理局申請了專業檢測，結果證明她的枸杞完全合格。拿到這份權威檢測報告後，她第一時間在微博、微信等所有運營平臺上公開了結果。 這一舉動徹底澄清質疑，成功化解潛在的信任危機，保住了店鋪口碑，更重要的是，向所有顧客和粉絲展現了她對產品品質的自信和對誠信經營的堅持。這種公開透明、直面問題的處理方式，反而贏得更多人的信任和尊重。 讓新疆好貨走出「深閨」 三年前，王曉紅遇到一件讓她印象深刻的事。當時，村裡有十多噸葡萄因銷路不暢，眼看就要爛在地裡。她抱著試一試的心態，藉助電商助農，聯合「大V」推廣，沒想到效果遠超預期。「三天時間，我們就賣出三千多單！」 有人問王曉紅：「做電商這麼辛苦，還經常被誤解，你覺得值得嗎？」她總是說：「我覺得很值，能幫村民把農產品賣出去，大家日子都好過了，辛苦點也無所謂。」 王曉紅直播銷售庫爾勒香梨。受訪者供圖 如今，看著一輛輛快遞車把新疆的香梨、羊肉、葡萄乾發往全國各地，王曉紅內心充滿自豪。 「這十年，我們村變化特別大。最早的時候，連幾棟像樣的樓房都沒有，現在村裡越來越整潔漂亮。」王曉紅說，「以前很多人都不知道新疆有什麼寶貝，現在不一樣了，我們的葡萄能甜到廣東，香梨能脆到東北，這都是電商的功勞。」 新疆電商經歷了起步階段物流不暢、平臺稀缺，到如今實現全國大部分地區包郵、發貨高效的飛躍發展。隨著基礎設施的完善和數位化平臺的普及，越來越多人投身助農事業，推動新疆優質農產品走進千家萬戶，助力地方經濟繁榮。(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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