揭秘七年翻番的「新存款」：收益超10%從哪裡來？
2026-03-08 01:52 1,381次浏览紅河8月7日電(李柏濤 黃興鴻)滾燙的湯頭飄著淡淡的香氣，先放入鮮切的肉片與時蔬，再將雪白的米線細細倒入……「原來品嘗過橋米線，也能成為一段充滿溫度的體驗。」來自臺南的青年自媒體人李湘茗一邊專注地調配佐料，一邊忍不住感慨。 8月7日，第三屆「情牽兩岸·滇臺同行」暨臺灣網絡新媒體人云南紅河州採訪活動走進「中國過橋米線之鄉」蒙自市。 在「過橋米線文化展示中心」，李湘茗與其他臺灣青年自媒體人認真聆聽講解，探尋一碗米線中蘊含的文化傳承。 相傳清朝年間，蒙自一書生在南湖苦讀，賢妻心疼不已，遂宰雞煨湯、精切肉片、備好米線，提籃攜碗罐前去送餐。行至南湖過橋時，妻子累暈在地。書生聞訊趕來將她喚醒，發現湯麵浮油依舊鎖住熱度，湯體滾燙，放入肉片便能速熟，食之鮮美無比，「過橋米線」由此傳開。2014年，蒙自過橋米線製作技藝被列入國家級非物質文化遺產代表性項目名錄。 「來到蒙自，怎能不嘗一碗地道的過橋米線？」一場充滿儀式感的味蕾之旅後，一筷彈滑的米線入口，那驚豔的滋味讓李湘茗久久難忘，「吃完這碗，還想再來一碗。」在她看來，這碗美食背後，更是承載著厚重故事的文化符號，「我已經等不及要把這些體驗分享到社交平臺，好好向臺灣的朋友們推薦了。」 色彩鮮豔的布料、閃閃發亮的配飾、腳感鬆軟的布鞋……在碧色寨，臺灣青年自媒體人吳旻義終於穿上了嚮往已久的民族服飾。「零距離感受當地民族文化，是我此次紅河行的最大收穫。」吳旻義說，通過親身體驗民族服飾的穿著感與整體氛圍感，能更深入地理解服飾所承載的民族文化內涵。 吳旻義透露，他在社交平臺直播時，曾向島內青年受眾科普紅河的民族文化，不少人因此對彩雲之南的這片沃土心生嚮往。 這是李湘茗第二次來大陸採風，她坦言早已被這裡的人文風情深深吸引，「若有機會，真想走遍大陸，感受各地的風土人情。」吳旻義則期待，自己拍攝的視頻能向更多臺灣青年傳遞大陸多樣的民族文化，喚起彼此的文化共鳴。(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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