青海省國資委副主任欒風江接受審查調查
2026-01-05 20:30 6,136次浏览鄂爾多斯8月8日電 題：沙漠之城向「綠」而生記 記者李愛平 入夏以來，內蒙古自治區鄂爾多斯市康巴什區的綠色景致，再次成為中外遊客的旅遊打卡地。但遊客們有所不知，這是一座建在沙漠上的城市。近日，記者對這座沙漠之城進行了探訪。 圖為入夏以來的康巴什區景致。 李歡倪供圖 「這裡曾經是一片不毛之地，如今卻是名副其實的『花園城市』。」35歲的李恆是康巴什區的一名上班族，在他的記憶中，20年前的康巴什區可以用一句順口溜來形容：「風起明沙到處流，沙壓房子人搬走」。 「我沒想到的是，20年後，這座從荒漠崛起的城市，卻成了國家4A級旅遊景區，並得到很多外國人的讚譽。」李恆對記者表示。 圖為綠意盎然的康巴什區。 李歡倪供圖 在康巴什區生活了9年的大衛來自牙買加，現在的他說起康巴什區的變化，總會豎起大拇指說：「這裡是沙漠變綠洲的『典型案例』。我喜歡這樣的綠。」 大衛口中的綠，來自於康巴什區的綠化程度。當地官方資料顯示，總面積372.55平方公裡的康巴什區，如今綠化覆蓋率已達42.65%。 大衛在接受媒體採訪時最常說的話是，這個小城漂亮、典雅，夏天空氣舒適，適合旅行。 這段時間，大衛把當地的美景製作成小視頻，傳給遠在牙買加的親朋好友，「大家都很羨慕我能生活在這樣一個城市中，他們紛紛表示，有機會一定來旅遊。」 與綠相對應的是康巴什區還是一座「有水的城市」。由烏蘭木倫等3條河流環抱的這座城市，每到夏秋旅遊旺季，在烏蘭木倫河上演的音樂噴泉總會帶給外地遊客別樣的體驗。 康巴什區的綠還體現在當地正在打造的低碳出行中。 記者從鄂爾多斯市可持續發展促進中心獲悉，當前康巴什區正在啟動無人公交、無人配送車、無人售賣車的運行……在康巴什區，新能源智能網聯汽車自動駕駛應用場景正在重塑鄂爾多斯市人的生活。 數據顯示，從2023年至今，康巴什區已投放無人公交9輛，累計提供服務4.5萬人次；無人計程車3輛，累計提供服務1.8萬人次；無人配送車15輛，已完成45萬單服務；無人清掃車5輛，進行作業達64.5萬平方米。 值得一提的是，作為中國西北唯一同時獲批國家智能交通與「車路雲一體化」雙試點的城市，鄂爾多斯市依託綠電優勢，於2023年2月發布《鄂爾多斯市新能源智能網聯汽車示範應用實施方案》，構建以康巴什示範區為核心、「1+N」場景支撐的產業布局，打造國內首個「三車三網、三大場景」同步示範應用見效的特色新能源智能網聯汽車示範區。 內蒙古經濟學家蓋志毅認為，鄂爾多斯市康巴什區作為荒漠化防治與綠色發展的前沿陣地，正在壯大綠色動能，持續奏響城鄉區域協調可持續發展的強音。他希望，外界多多關注這座沙漠小城。(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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