內蒙古縣城青年聯誼中的「不湊合」與「真期待」
2025-10-30 01:25 7,932次浏览今年是「綠水青山就是金山銀山」理念提出20周年。 20年來，在「兩山」理念的指引下，我國生態文明建設和生態環境保護髮生歷史性、轉折性、全局性變化，書寫了人與自然和諧共生的壯麗篇章。 守護綠水青山，築牢民生幸福根基。良好的生態環境是最公平的公共產品，是最普惠的民生福祉。中國始終堅持以人民為中心的發展思想，將滿足人民群眾日益增長的優美生態環境需要作為重大政治責任和奮鬥目標。從浙江安吉餘村果斷關閉汙染礦山、重塑綠水青山，到塞罕壩三代人接力將茫茫荒原築成百萬畝林海；從舉全國之力堅決打好汙染防治攻堅戰，到生態環境質量實現歷史性改善——藍天白雲成為常態，清水綠岸重回身邊，土壤汙染風險得到有效管控；2024年，全國地級及以上城市細顆粒物(PM2.5)平均濃度為29.3微克/立方米，全國地表水優良水質斷面比例達到90.4%，首次超過90%。生態環境的持續改善，顯著提升了人民群眾的獲得感、幸福感、安全感，生動印證了「環境就是民生，青山就是美麗，藍天也是幸福」的深刻內涵，為社會的和諧穩定築牢了堅實的生態屏障。 激活綠色動能，開闢高質量發展新局。「綠水青山就是金山銀山」理念深刻揭示了保護生態環境就是保護生產力、改善生態環境就是發展生產力的內在規律。中國堅決摒棄「先汙染後治理」的老路，以壯士斷腕的勇氣推動發展方式綠色轉型。產業結構深度優化，能源結構持續清潔化，建成了全球規模最大的清潔電力供應體系和清潔鋼鐵生產體系。「十四五」前四年，單位國內生產總值(GDP)能源消耗累計降低11.6%，接近歐盟2024年碳排放總量的50%。實踐證明，高水平生態環境保護非但不會阻礙發展，反而是塑造新質生產力、培育新競爭優勢的源泉，為中國式現代化鋪就了生態優先、綠色低碳的康莊大道。 貢獻中國方案，引領全球生態治理。源於中國實踐的「綠水青山就是金山銀山」理念，蘊含著解決全球生態困境的東方智慧，日益得到國際社會廣泛認同。中國深度參與全球環境治理，堅定履行國際責任，累計淘汰消耗臭氧層物質佔發展中國家總量一半以上；作為《生物多樣性公約》第十五次締約方大會主席國，推動達成歷史性「昆蒙框架」，共建地球生命共同體；積極建設綠色「一帶一路」，與31國共建綠色發展夥伴關係，為120多個發展中國家培訓生態治理人才萬餘次，菌草技術惠及全球百萬農戶……中國以切實行動向世界證明，經濟發展與生態保護可以並行不悖、相得益彰，綠水青山所孕育的發展機遇與幸福圖景，屬於中國，也屬於全世界。 二十載初心如磐，九萬裡風鵬正舉。「綠水青山就是金山銀山」理念已深深融入中華大地的發展實踐與人民的生活日常，展現出強大的實踐偉力。展望未來，中國將繼續做生態文明建設的堅定實踐者、全球可持續發展的重要貢獻者，以更大力度、更實舉措推進美麗中國建設，攜手各國共建人與自然和諧共生的美麗世界，為人類文明永續發展貢獻不竭的中國力量。(甄郝)
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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