鍾新龍：「人工智慧+」行動推動地方政府「差異化破局」
2025-11-26 16:09 4,638次浏览在廣袤的華北平原，有一方古老而靈動的水域：白洋澱。由於自然和人為因素影響，這片水域一度乾涸，水質退化到劣Ⅴ類。習近平總書記在考察雄安新區建設規劃時強調：建設雄安新區，一定要把白洋澱修復好、保護好。八年多的時間，這裡經歷了一場大規模全方位的水生態保衛戰，如今怎麼樣了？一起去藕花深處尋找答案。 視頻：看見美麗中國丨共同守護一泓清水 在藕花深處看生態蝶變來源：央視新聞客戶端 盛夏時節，各類遊船徜徉於寬闊的水面，把遊客送到澱區裡的各個景點遊玩。 荷花不僅令人賞心悅目，還化身美食讓村民遊客一飽口福，衍生出荷葉茶、蓮子、藕粉等產品銷售火熱。水面上，蓮農們採蓮的小船依次排開，滿載一船清香。 白洋澱蓮農：特別好吃，水質好了以後，這蓮子格外地有一種甜頭兒。 然而，白洋澱的水並不是一直都這麼清、這麼多。乘坐快艇，當地生態環境部門負責人帶著我們來到燕南堤，這裡見證了白洋澱水質從Ⅴ類到Ⅲ類的轉變。 雄安新區生態環境局副局長 吳海梅：白洋澱從Ⅴ類水轉變為Ⅲ類水，就像我們人的身體一樣，從亞健康狀態正在向健康狀態轉變。看現在的荷花、蘆葦這麼茂密，以前我們除了採水樣，都想不到在這裡看風景。 白洋澱上承九河，下注渤海。在歷史漫長歲月裡，或匯水成澱，或乾涸成陸。 上世紀70年代開始，由於氣候乾旱、上遊來水減少，白洋澱水域面臨了前所未有的困境：大澱乾旱、湖面萎縮。 80年代後期至21世紀初，上遊大量工業廢水排入澱中，周邊生活垃圾和汙水直排，澱內圍墾與圍網養殖帶來汙染，讓白洋澱的水質退化到劣Ⅴ類，水體發臭，生物多樣性遭遇毀滅性打擊。 白洋澱生態優先 綠色發展「華北之腎」迎蝶變 2018年，《河北雄安新區規劃綱要》頒布並實施，特別提到：堅持生態優先，綠色發展。做好白洋澱生態環境保護，恢復「華北之腎」功能。白洋澱迎來有史以來最大規模的系統性生態治理。清淤疏浚、百澱連通、退耕還澱、科學補水、嚴密防洪五大工程持續展開。 南水北調、引黃入冀等工程累計入澱水量超89億立方米。生態清淤總面積25平方公裡，約等於3500個標準足球場。 吳海梅：這五大工程是為了恢復白洋澱的「華北之腎」功能，雄安新區的發展，首先是生態的發展。 行船路上，隨處可見各類水鳥翩躚起舞。近年來，青頭潛鴨在白洋澱安家育雛，數量穩定在百隻左右；黑翅長腳鷸因為大長腿被譽為「鳥界超模」。如今，白洋澱野生鳥類296種，比雄安新區設立前增加了90種。 吳海梅：你現在看到的美景真的來之不易。現在我們要看水下的話，能看到比較完整的茂密水下森林。 魚翔淺底鳥翩躚 白洋澱生物多樣性再豐富 近年來，隨著水產養殖業陸續退出澱區，自然漁業逐步恢復。如今的白洋澱，魚類恢復至48種，較雄安新區設立前增加了21種，生物多樣性進一步豐富。 吳海梅：最值得一提的是，在去年我們進行生物多樣性監測的時候發現了一種中國新記錄種，叫五月四節蜉。 研究人員介紹，五月四節蜉是典型的清潔指示物種，對水質高度敏感，它的發現，是白洋澱從「水質達標」邁向「生態系統全面復甦」的生動案例。 白洋澱的水，還滋養著23萬澱區百姓的生活。星羅棋布的澱中村、澱邊村，曾孕育出小兵張嘎、雁翎隊等抗戰英雄事跡，如今岸上人家，是什麼樣呢？ 乘著船，我們來到四面環水、不通陸路的澱中村——王家寨。村民辛長松告訴我們，如今，村裡的垃圾每天有專人清運，還有專門的汙水處理廠不停運轉。 辛大哥平時在白洋澱大觀園景區當講解員，船是他上下班進出村的交通工具，也是他做環保志願工作的好幫手。 雄安新區白洋澱王家寨村民 辛長松：想把白洋澱的水質恢復好、治理好，一個人力量肯定是微薄的。但白洋澱人人都在做這個事情，大家共同維護，我相信白洋澱以後會越來越好。 岸上人家 從「靠澱吃澱」到「靠澱護澱」 伴隨著居住環境的改變，澱區百姓也從世世代代的漁民，變成了導遊、店主、手藝人、民宿老闆，還有生態管護員。 水波流轉，四季變換。春天，白洋澱的孩子們和鳥兒一期一會；到了夏天，龍舟競渡、荷花爭豔；秋天是蘆葦收割的季節，白洋澱人會用澱裡的蘆葦製成的精美蘆葦畫。等到了冬天，冰面之下，儘是大自然的慷慨饋贈。從靠澱吃澱到靠澱護澱，白洋澱人創造著幸福生活，也守護著美麗家園。
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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