海外華文媒體走進新疆克州採訪
2025-11-02 11:00 9,576次浏览瀋陽8月12日電 (李晛)遼寧省財政廳與遼寧省農業農村廳日前聯合印發《關於做好2025年中央財政糧油生產保障等項目實施工作的通知》(以下簡稱《通知》)，指導各地紮實推進財政支農項目實施，管好用好財政支農資金，助力鄉村全面振興取得新突破。 2025年截至目前，遼寧省財政累計籌措下達中央財政農業相關轉移支付資金84.8億元，為打造現代化大農業發展先行地、推進農業強省建設提供有力財政支撐。為指導各地做好項目實施，提升資金管理質效，遼寧省財政廳與遼寧省農業農村廳細緻謀劃、緊密配合印發《通知》，制定農業相關轉移支付資金實施方案，為各地提供了系統全面、可操作性強的業務指導，實施方案內容呈現三個主要特點： 一是堅持「全覆蓋」。涵蓋中央財政糧油生產保障、耕地建設與利用、農業產業發展、農業經營主體能力提升、農業生態資源保護、農業防災減災和水利救災(動物防疫補助)等6項轉移支付資金項目實施工作要求，確保財政支農政策有效落實。 二是堅持「抓創新」。農機購置與應用補貼資金繼續實行「縣級受理核驗審核、省集中發放」；繼續組織實施設施大棚鋼結構骨架購置補貼試點；聚焦現代設施農業貸款貼息中融資貸款難、貼息兌付慢問題，創新推出「設施農擔貸」產品，凝聚政銀擔合力，推動財政支農政策加力提效；中央財政黑土地保護項目資金實行提級管理，採取「省級統採，縣級分籤」方式組織項目實施等。 三是堅持「問效益」。為突出「獎優罰劣」導向，提高財政支農資金使用效益，將資金支付率作為資金分配的重要依據，並在實施方案中進一步明確。今後將繼續拓寬項目績效結果應用範圍，強化激勵約束，推動項目實施進度與資金支付進度相匹配、同提升。 據悉，下一步，遼寧省財政廳將與遼寧省農業農村廳深化協同配合，紮實推進財政支農項目實施，持續加強資金全過程監管，有效落實各項重點任務資金保障。(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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