2025海峽兩岸青年匯拉開序幕 音樂之夜架起青春共鳴之橋
2025-11-02 08:35 2,615次浏览福建省閩清縣梅溪鎮橋東村保護古樹群 古村落裡有片「寶樹林」(古樹的故事) 腳下的古驛道青苔斑駁，跨過潺潺溪流，就進入了福建省福州市閩清縣梅溪鎮橋東村的古樹群。樟樹、楓香樹、油杉、馬尾松……高大的樹木依著地勢錯落挺立，或通直或虯曲。 這片古樹群佔地面積約34畝，有140多株樹木，其中認定為古樹的有21株，包括楓香樹、油杉、樟樹、桂花樹、馬尾松等多個樹種，平均樹齡150年，古樹形態各異、成群生長，於2022年入選「福建最美古樹群」。 「小時候我們就在這片林子裡玩耍，有的樹與樹之間掛著碗口粗的藤，我們就把它當鞦韆繩蕩著玩。」穿行在古樹群中，今年65歲的橋東村村民謝兆恆指著一株株古樹，如數家珍：「到了秋天，桂花樹就會飄香，別提多美了！」 與古樹群相伴相生的橋東村是中國傳統村落，保留著連片清代古厝，古樹群生長在這些古厝前後。橋東村黨支部書記謝其釗介紹，在古樹群前方有處古厝叫作寶樹堂，於是村民們把這片古樹群叫作「寶樹林」。「我們相信這片樹林都是『寶樹』，能為在這裡生活的人們帶來幸福。」謝其釗說。 上世紀80年代，文物專家王世襄曾來到橋東村，留下一個「適」字題刻。無論是古樹還是古厝，都適應著這方天地。「古樹依山而生，古厝也是依山而建。」中國文物學會會員曾江介紹，橋東村古厝因地制宜，坐東南、朝西北，多個院落串聯在一條中軸線上。一側坡度平緩，有大片梯田用於耕作，清晨陽光也可直照村落；另一側山地陡峭，樹木繁茂。此外，古厝背枕樹林，兩邊還有天然溪流，溪流周邊則是重重疊疊的青山。 適應自然，安居樂業。「古樹與古厝聯繫緊密，誰也離不開誰。」謝其釗說，長輩一直教導後輩，村裡無論怎麼發展，都要先考慮這片古樹群。「一定要保護好這片樹林」成為村民們的共識。 謝其釗還記得，2013年前後，有人來村裡找到不同村民，出高價想買走古樹群裡的桂花樹，大家都不肯答應。一天晚上，村裡老人發現，桂花樹旁停了不少外頭來的車。「怕是要來偷挖」，一聽這消息，村民們自發集結起來，輪流在村口守夜兩三個月。「我當時也守了兩三晚，守護好這片樹林是我們所有村民的心願。」謝其釗說。 如今，古樹群也有了更全面的守護。閩清縣林業局營林科科長吳齊凇介紹，閩清縣林業局為每株古樹都建立了檔案，詳細記錄古樹位置坐標、冠幅、胸徑、樹種、樹齡等信息，並將其推送給負責巡護的護林員，護林員在定期巡護古樹群時，除了查看古樹病蟲害情況以及周邊環境是否存在安全隱患等，還可以根據檔案信息比對古樹長勢情況，及時發現問題。「一旦發現問題，護林員就會迅速上報，我們會及時對古樹進行診斷，必要時採取復壯措施。」吳齊凇說。 此外，在通往古樹林的村道上也都安裝上了太陽能路燈與監控設備，便於管理與保護。 「利用好獨特的自然人文景觀，也是對古樹的保護。」謝其釗介紹，橋東村建起了3.3公裡的登山道，每周末都有一兩百人來徒步登山或參加自然研學活動。「我們會更加努力聚集人氣，為遊客們講好古樹群和古村落的故事。」謝其釗說。 本報記者 施 鈺 《人民日報》(2025年08月04日 第 14 版)
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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