贛臺青年江西行：尋抗戰記憶 觸文化脈動
2026-01-09 23:14 6,489次浏览臺中8月4日電 題：臺商王仲鵬：盼兩岸攜手探索有機農業合作新路 記者 張曉曦 「我們希望把臺灣有機農業成熟的經驗模式，與大陸日益增長的食品安全需求對接起來，讓更多人吃得安心。」近日在臺灣臺中市，臺灣鵬景集團董事長王仲鵬在接受記者採訪時如是說。 近年來，隨著健康飲食理念逐漸深入人心，有機農業在兩岸的關注度與合作熱度持續升溫。王仲鵬表示，臺灣在有機種植方式上的探索已有多年基礎，特別是在減少化學投入、提升土地復原力和種植標準化方面積累了豐富經驗。 據王仲鵬介紹，其團隊長期投入「原礦家」有機農法的研發與推廣，在治理田間蟲害時可不噴灑農藥，而是用硅藻土和甲殼素等混合原料進行噴塗，在植物葉面形成物理保護層，以防止蚜蟲、線蟲等蟲害侵襲。這種農法能夠穩定產出優質蔬果，且營養成分有所提高，口感自然清爽。 「這些做法不僅適合臺灣本地，也能夠在大陸找到合適的落地場景。」他說。 為了推動這一想法落實，自2011年起，王仲鵬及其團隊在甘肅榆中、陝西西安、安徽馬鞍山等地建立試驗基地，推進當地果蔬生產從「綠色種植」向「有機生產」轉型。 他說，兩岸對於安全、健康農產品的需求是相通的，這也是合作的最大基礎。 2023年，王仲鵬團隊完成種植環節的標準修訂，形成一套可複製的生產規範；2024年將這一模式進一步拓展至海南，並與海南師範大學等高校、機構展開合作。 「海南具有熱帶作物種類豐富、農業轉型迫切的特點，是適合實驗高效有機農業的地方。」王仲鵬介紹，目前團隊已在海南試種豇豆、西紅柿等農作物，並結合檢測機制進行品質評估。 種植實踐之外，王仲鵬團隊積極參與兩岸農業交流，探索「農業+養老」「農業+鄉村建設」等多種融合模式。其中在海南實施的一項老人院蔬果種植項目，幫助老年人親手種植、食用無毒蔬菜，獲得良好反饋。 他透露，團隊正規劃在江蘇、浙江等地設立新的示範點，與臺灣農民創業園等平臺對接，「希望更多年輕人、更多願意投身綠色農業的人參與進來，把這條路走寬、走穩。」 「有機農業合作，不僅是推動農業升級的切口，也是一條通向未來的道路。」王仲鵬說，希望有更多兩岸從業者一起，把健康、安全、可持續的農產品帶給更多人，成為兩岸民眾共享的福祉。(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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