從武漢到彼爾姆:87年,一封家書,三代人的心願

2026-01-19 23:20 2,137次浏览

  江西崇仁8月4日電 (巫發陽 楊文輝)眼下,正值黃牛出欄的關鍵時期,走進江西撫州市崇仁縣相山鎮山斜村黃牛養殖基地,農戶忙著添草加料,一頭頭膘肥體壯、皮毛髮亮的黃牛悠閒地咀嚼草料。   幾年前,養殖能手遊銀保參加了相山鎮組織的鄉友座談會,了解到家鄉的返鄉創業政策後,他決定返鄉發展黃牛養殖產業。「返鄉創業過程中,鎮村幹部幫我們解決了土地問題和資金問題,讓我們心裡很踏實。」遊銀保回憶說。 圖為崇仁縣相山鎮山斜村黃牛養殖基地,遊銀保正在餵牛。崇仁縣委統戰部供圖   從犢牛引進、飼料配置到疫病防控、育肥出欄,遊銀保的黃牛養殖基地蒸蒸日上,不僅解決了當地村民的就業問題,每年還為山斜村集體經濟帶來近15萬元收入,演繹著從「耕地牛」到「致富牛」的精彩蝶變。   「現在是黃牛出欄的關鍵期,我來基地幫忙餵料、清理牛舍,每月能拿到1000多元的工資。」務工人員楊木星高興地說。   山斜村黃牛養殖基地的發展壯大,不僅是崇仁縣盤活鄉土資源、吸引鄉友創新創業的生動縮影,更是探索特色養殖產業助力鄉村振興、實現共同富裕的成功實踐。據了解,崇仁縣共有200多個崇仁麻雞、蔬菜、竹蓀菇、葡萄等種養殖基地,帶動1200多名村民在家門口就業。 圖為崇仁縣相山鎮山斜村黃牛養殖基地。崇仁縣委統戰部供圖   近年來,崇仁縣以鄉情為紐帶,持續開展「三請三回」、茶敘會等活動,廣泛動員外出經商人員、崇仁籍知名人士發揮自身資源優勢,回鄉投資興業,促進產業回歸、資本回流,為鄉村產業發展提供廣泛支持。   崇仁縣委常委、統戰部部長張立成表示,下一步,崇仁縣委統戰部將主動作為,以「聚合力、優服務、促發展」為導向,積極探索統戰工作與鄉村振興產業發展深度融合的新路徑,充分發揮統一戰線人才薈萃、智力密集、聯繫廣泛的獨特優勢,書寫更多特色產業助推鄉村振興的精彩故事,為鄉村振興增亮色添成色。(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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