學科調整「提級管理」，新一輪專業大洗牌將至
2026-02-27 19:37 5,234次浏览一顆懷揣著田園夢想的心跨越重洋，在上海嘉定的瀝江生態園裡悄然生根。2017年，留學歸國的「農二代」沈燕燕從父親手中接棒，投身農業，參與瀝江生態園發展。在嘉定故土上，她以匠心守護農產品品質，深耕現代農業技術，解碼傳統農耕文明的基因密碼，拓展農業功能邊界，不斷推動產業升級，將傳統農業向生態農業、休閒農業和觀光農業轉型發展，為鄉村振興注入屬於「新農人」的一份力量。探索標準化種養：堅持農產品品質「生命線」留學期間，沈燕燕就被歐洲農場開闊的田園風光以及成熟的農業經營體系所觸動。「我看到消費者對他們本國農產品非常信任，這種信任來源於對生產全過程的了解。」帶著這樣的想法，在成為「農場CEO」後，她的第一件事，就是建立農場自身的標準化體系，以農產品質量標準為核心，從源頭保證其品質。「從土壤改良到品種選育，從施肥灌溉到病蟲害防治，每一個環節都不能馬虎。」在她的努力下，瀝江生態園陸續通過了省級蔬菜標準園和水果標準園的驗收，獲得了省級標準化示範單位的稱號。特別是梅山豬的養殖，沈燕燕引入了現代發酵床養殖模式，實現了零汙染零排放。「這樣不僅提升了豬肉品質，還為園區帶來了優質的有機肥。」她笑著說，「梅山豬養殖經驗讓我獲得了許多來自外界的認可與鼓勵，我也被大家親切地稱為『佩奇姐姐』。」同時，為了提升園內農產品的競爭力，沈燕燕還長期與各大專業機構保持深度合作，不僅引進各類特色品種，還致力於培育具有本土歷史文化傳承的特色農產品。「例如，深受我們當地市民喜愛的白蠶豆，曾一度沒落，經過各方專家努力才逐漸得以恢復。我們還通過溫差實驗使其提早上市，從而有效提升其市場競爭力。」打造品牌新路徑：將「賣產品」與「賣體驗」融合開拓市場是沈燕燕的重點方向，她將目光投向了網際網路。2020年，她帶領團隊建設和運營了「我嘉生鮮」電商平臺，將嘉定本地的優質特色農產品直接送到市民餐桌。「我們組織小農戶進行規模化銷售，幫助他們解決了產銷對接的難題。同時，我們實現了果蔬24小時內從『田頭』直達『灶頭』，讓市民吃上新鮮、實惠的農產品。」除了藉助網際網路平臺拓展農業發展路徑，沈燕燕還將視野拓展至更廣闊的領域——農業與旅遊、文化的深度融合。她利用瀝江生態園的自然景觀和文化底蘊，開發了水果採摘、農耕種植體驗等一系列特色活動。其中，每年春季舉辦的「三花節」，更是成為了瀝江生態園的「流量密碼」。桃花、梨花、油菜花競相綻放，市民遊客在這裡拍照打卡、欣賞美景，參與挖筍、擠牛奶等趣味活動，盡情享受田園生活的愜意。這一活動還有效帶動了周邊餐飲、住宿等產業的協同發展，為當地鄉村振興注入了動力。「我想把農場做成一個開放、直觀的空間，種養殖過程公開透明。市民遊客來這裡觀光、體驗，與大自然和動物們親密接觸。」沈燕燕直言，「當他們親身感受到田園生活的美好，基於這份信任，自然會更願意購買我們的農產品，從而獲得良好的購買體驗。而我們的農產品質量過硬，又能進一步贏得消費者的認可，如此便能形成一個良性循環。」助農富農：打造都市中的「世外桃源」無論是「我嘉生鮮」平臺還是農文旅融合，其中都可以窺見沈燕燕在踐行鄉村振興中的探索和努力。「我採用了『家庭農場+農戶』的助農模式，組織本地農戶利用自留地和零星土地種植經濟作物，並通過訂單回購的形式進行深加工。」在她的帶領下，瀝江生態園不僅為農戶提供了就業機會，還為他們提供農技培訓。「據統計，僅通過訂單回購和提供就業兩項措施，每年就為當地農民帶來了超過200萬元的收益。」沈燕燕說，「看到農戶們的收入增加，生活改善，我就覺得特別有成就感。」「我希望通過自己的努力，讓更多人看到現代農業的魅力，吸引更多人回到鄉村。」沈燕燕的願景是打造一個都市中的「世外桃源」，「讓瀝江生態園朝著『百年農場』目標邁進，成為更多人嚮往的『詩與遠方』。」
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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