在西藏自治區成立60周年的歷史節點上,一條承載千年文明的「鹽羊古道」正煥發著新的生機。從駝羊背鹽的古老貿易到現代化產業的蓬勃興起,阿里地區革吉縣擦咔鄉的鹽業發展見證了西藏經濟社會發展的輝煌成就。讓我們走進這片古老的土地,找尋鹽田裡的致富故事。在阿里地區革吉縣的擦咔鄉,藏北最大的「章倉三湖」鹽礦資源如同大地的饋贈,靜靜訴說著千年的故事。在這裡生活的先民們用智慧與汗水,在高原上開闢了一條獨特的「鹽羊古道」,將鹽巴的芬芳傳遍四方。阿里地區革吉縣擦咔鄉黨委書記 貢覺次仁:歷史時期,我們這邊採鹽的湖稱作章倉三湖。鹽以綿羊作為交通工具,每隻綿羊大概背20斤左右,從我們這邊運到普蘭、日喀則,到印度、尼泊爾等地,以物易物的方式進行交易。夏日的陽光為鹽湖披上一層銀裝,村民們的身影在湖面上躍動,他們腳蹬膠靴、手持鐵鍬,動作嫻熟地採集著晶瑩的鹽晶。傳統採鹽方式雖然簡單質樸,卻難以滿足現代發展的需求。2018年,擦咔鄉吹響了鹽業現代化轉型的號角。一座總投資365萬多元的粗鹽巴加工廠在草原深處搭建而起,阿里地區革吉縣擦咔鄉黨委書記 貢覺次仁:這個就是足療鹽的原料,除了鹽以外還有很多藏藥,將原料先做初步的粉碎,然後進行混合,最後磨成跟麵粉一樣。如今的擦咔鄉,鹽業已形成了從採鹽、加工到銷售的全產業鏈。創新研發的足療鹽、熱敷鹽等產品,不斷提升著鹽的附加值。阿里地區革吉縣擦咔鄉黨委書記 貢覺次仁:熱敷鹽回頭客特別多,只要買過一次基本上會聯繫再買第二次。熱敷鹽就靠這個設備,因為熱敷鹽對顆粒的選擇要求特別高,最好就是大米的大小,這種顆粒受熱均勻,保熱也比較長。產業的發展不僅讓古老的鹽文化得以傳承,更讓當地群眾實現了增收致富。全村2000多人通過集體入股的方式共享產業發展的成果。阿里地區革吉縣擦咔鄉羌麥村村民 次仁桑珠:現在合作社統一經營後有了分紅,我自己家裡有五人,總共加起來有五六千元左右,現在國家的好政策,什麼補貼都有,我家裡年均收入已經達到了2萬多元。從2019年到2024年,擦咔鄉累計銷售鹽巴870噸,總銷售額達425餘萬元,實現純收入278萬元。鹽場就業共計593人,兌現工資116萬元左右。在這一組組鮮活數字的背後,不僅記錄著擦咔鄉鹽業發展的堅實步伐,更承載著一個個家庭生活條件的改善和一個個鄉村振興夢想的實現。阿里地區革吉縣擦咔鄉黨委書記 貢覺次仁:我覺得有這樣一個鹽礦資源,我們群眾也能夠靠自己的雙手能夠運作起來,所以我認為鹽廠就是下一步,整個羌麥村的主要的經濟實力,也是一個發展前景最好的經濟實體。站在新的歷史起點,擦咔鄉還在制定更大的發展藍圖,加快推進「鹽羊古道」文旅的開發。乘著西藏旅遊的熱潮,依託境內巖畫、石柱群、古遺址等歷史文化資源,全力打造「全域旅遊」新名片。目前擦咔鄉旅遊綜合服務中心、鹽浴文化體驗中心以及可俯瞰鄉景湖山的望鄉亭相繼落成,未來還將還原「鹽羊古道」馱運場景,讓遊客感受穿越千年的文化魅力。阿里地區革吉縣擦咔鄉黨委書記 貢覺次仁:最大的期望就是現在把鹽羊古道做實做強,然後走向世界,除了國內以外,在一些國外的大型媒體上,把鹽羊古道打出去。(總臺記者 徐平 何潔 苗毅萌 益西邊巴 錢坤)
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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