(抗戰勝利80周年)馬朝旭:構建人類命運共同體已從中國倡議擴大為國際共識

2025-11-30 18:43 2,976次浏览

  恩施8月11日電 題:湖北巴東:「科技+」助庫區鄉村結出「致富果」   作者 焦國斌   季夏時節,在巴東縣信陵鎮土店子村的梨園基地裡,村民張均先小心翼翼地將成熟的梨子從枝頭摘下,裝進簍子裡。這片湖北省首個高海拔山區標準化棚架示範梨園,正迎來豐收季。 村民張均先(左)在梨園基地採摘翠冠梨。焦國斌 攝   巴東縣信陵鎮地處三峽庫區,過去當地梨樹都是傳統栽培,樹形雜亂,管理起來費工費力,加上山區地形複雜,產量較低,品質也參差不齊。   「蛻變」發生在2017年,湖北省農業科學院果樹茶葉研究所的專家團隊,帶著研發的雙臂順行式新型棚架栽培新技術來到土店子村。「這個栽培模式實現了『高品質、省力化、機械化』,非常適應山區實際需求。」湖北省農科院果樹茶葉研究所研究員伍濤說。   8年來,從春天的花期管理到夏天的病蟲害防治,再到秋天的採摘指導,伍濤等科研人員全程跟蹤服務,並手把手教村民修剪枝條、調控水肥。經過不懈努力,土店子村的翠冠梨產量較8年前提升了20%,優質果率提高了30%以上。 巴東土店子村的翠冠梨迎來豐收季。焦國斌 攝   巴東縣將軍山農牧開發有限公司梨園基地負責人穆世銀介紹,今年該基地裡的翠冠梨產量預計有30多萬斤,預計收入為150多萬元,「按照今年的長勢,明年總產量再增加10多萬斤肯定沒問題。」   張均先是將軍山農牧開發有限公司的「股東」,與公司每年都是三七分紅,加上平時在梨園基地務工,一年下來,年收入近2萬元。「今年收成好,心裡踏實,比以前種玉米、土豆強太多了。」   如今,土店子村的翠冠梨不僅助農增收,還成了串聯起科研、產業與民生的「致富果」,帶動農旅融合發展。每到豐收季,前來採摘的遊客絡繹不絕,村裡的農家樂、土特產攤位也跟著火了起來。「汁水太足了,吃著很甜也很清爽。」遊客譚玉紅說。 遊客在土店子村的梨園裡體驗採摘。焦國斌 攝   伍濤表示,雙臂順行式新型棚架栽培技術已在湖北省推廣近10萬畝,為農旅融合起到了積極的助推作用,「它能讓果園既豐產又美觀,遊客進來體驗感好,農戶收益也高,推廣前景非常廣闊。」(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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