海南：引導金融機構「一視同仁」對待各類所有制企業
2026-02-19 13:27 8,936次浏览麗水8月12日電(傅飛揚 李陳欣 雷沈英)眼下正值翠冠梨採摘旺季，走進浙江省麗水市景寧畲族自治縣紅星街道綠草源村的翠冠梨基地，飽滿的翠冠梨綴滿枝頭，果香四溢。梨園裡，果農們忙著摘果、裝兜、入筐。翠冠梨通過單軌運輸機抵達分揀中心後，再由工人分揀、打包，銷往各地市場。 近日，果農採摘翠冠梨。李陳欣 攝 「今年陽光、雨水豐沛，翠冠梨的品相和口感都不錯。我們種植了100多畝翠冠梨，產量超過5萬公斤，全部銷售完大概有100多萬元收入。」該基地負責人葉忠友介紹說。 除翠冠梨外，綠草源村還種植了「蘋果梨」「秋月梨」「老雪梨」三個優質品種，通過科學規劃種植結構，實現從6月至10月梯次成熟、錯峰上市，有效帶動村民和村集體增收，讓「甜蜜梨」成為「共富果」。 翠冠梨是紅星街道發展梨產業的生動縮影。近年來，當地大力實施雪梨產業振興工程，充分發揮「金鐘雪梨」百年品牌優勢，通過擴面種植、產業延鏈、文旅融合等方式，以「畲鄉雪梨」振興帶動鄉村發展。 紅星街道相關負責人表示，他們把楊綠湖村、金鐘源村作為雪梨產業培育點，以產業振興帶動鄉村振興，並通過「基地+農戶」模式，創新「三免一獎補」、梨園「共富學堂」等措施提升周邊農戶積極性，持續擴大「畲鄉雪梨」種植面積。 截至目前，紅星街道建有嶺根、綠草等5處專業基地，雪梨種植面積已達2000餘畝。步入豐產期後，當地雪梨年產量可達25萬公斤，產值可達1000萬元。 與此同時，紅星街道謀劃引進雪梨深加工先進生產線，利用機器標準化生產雪梨膏、雪梨糖、雪梨酒等精深加工產品；當地強村公司完成了「畲鄉雪梨」商標註冊和品牌包裝設計，以品牌、品種、標準、標識「四統一」助推雪梨產業走向更廣闊的舞臺。 雪梨「搭臺」，文旅「唱戲」。如今，紅星街道還將庫區峽灣、梨園、垂釣、歷史文化等資源深度整合，引資打造金鐘「梨花峽」水旅融合項目，積極探索舉辦「雪梨採摘節」「雪梨生活節」等文旅活動，不斷激發鄉村振興內生動力，為經濟發展注入新活力。 據介紹，下一步，紅星街道將堅持以品牌運營為抓手，持續打響「畲鄉雪梨」金名片，推進品種優化、品質提升、品牌打造和農旅融合，讓雪梨產業帶動更多鄉親在家門口致富。(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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