2025世界機器大會閉幕：售出機器人及相關產品1.9萬臺
2025-11-07 20:02 5,458次浏览北京8月11日電 (記者 孫自法)記者8月11日從中國科學院青藏高原研究所獲悉，該所生態系統功能與全球變化團隊最新完成的一項研究表明，青藏高原土壤碳庫未來可能仍持續增加但穩定性減弱。 這項青藏高原生態環境的重要研究成果論文，近日在國際學術期刊《自然-通訊》(Nature Communications)發表。 本項研究的青藏高原多源觀測數據分布圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖 論文通訊作者、中國科學院青藏高原研究所汪濤研究員指出，過去幾十年來，氣候暖溼化總體上促進了高原土壤碳庫的累積。不過，隨著全球變暖、極端事件及人類活動共同作用的影響，未來高原土壤碳庫將如何發展變化，這一議題頗受關注。 研究團隊為此進行專項研究，他們在青藏高原開展系統的網格化土壤採樣，整合4170個土壤剖面調查數據和296組高原野外放牧試驗等多源觀測資料，融合土壤物理保護機制與根系激發效應等最新理論認知，構建出一個基於多源觀測約束的簡化土壤碳循環模型，克服基於野外增溫實驗結果開展預測的局限性，為更準確評估土壤碳庫動態變化提供新工具。 論文第一作者、中國科學院青藏高原研究所博士畢業生任帥介紹說，本項研究表明，在未來持續暖溼化下，高原土壤碳庫整體仍呈積累趨勢，但新增土壤碳中超過50%將以活性或非保護性碳的形式存在，這類碳組分對極端事件和過度放牧活動等幹擾高度敏感，這將顯著削弱高原碳庫穩定性。 本項研究的不同氣候變化和放牧情景下高原土壤碳庫變化示意圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖 據研究團隊粗略估算，極端熱融事件將抵消一半以上氣候變暖帶來的碳增益；若延續歷史放牧管理模式，過度放牧引起的碳損失幾乎完全抵消氣候變暖帶來的碳增益；在實施草畜平衡管理政策的情境下，放牧仍造成土壤碳損失，但其負面影響將減弱。 汪濤表示，研究團隊基於最新研究成果提出，青藏高原亟須將放牧活動和多年凍土區域極端熱融事件對土壤碳庫的影響，納入新一代地球系統模式-社會經濟系統耦合模型中，為精準優化高寒生態系統碳庫穩定性、維繫高原生態安全屏障功能提供重要支撐。(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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