眾行致遠｜這一精神何以成為上合「發展密碼」？
2026-01-27 02:07 6,295次浏览青海共和8月9日電 題：青海共和沙珠玉治沙記：黃沙變綠洲 記者 李江寧 站在青海共和縣沙珠玉治沙區遠望，一片綠色林帶牢牢守在龍羊峽水庫西北邊。這是「三北」工程多年治理的結果——樹木「鎖住」了移動的沙丘，耐旱植物紮根沙地，讓黃沙變綠洲。 「小時候聽爺爺說，這裡到處是流動沙丘，老百姓種地時，早上撒在地裡的種子，中午就被風吹走了。」今年48歲的趙雪彬是青海省治沙試驗站的副站長，也是第三代治沙人。講起沙珠玉地區的「前世今生」，趙雪彬兒時那些被風沙肆虐的記憶也再次浮現眼前。 二十世紀六七十年代，沙珠玉地區是黃河上遊風沙危害最嚴重的地區之一。這裡曾流傳著一句俗語：「在這裡種活一棵樹比養活一個孩子還要難。」彼時，沙珠玉既無「珠」更無「玉」。 圖為沙珠玉鄉治沙現場。薛蒂 攝 1958年，飽受風沙之苦的沙珠玉地區建立起共和縣防風治沙林場。1982年改制為青海省治沙試驗站，2000年後由青海省林業和草原局直屬管理。 建站之初，趙雪彬的祖父趙文軒與其餘6名建設者從全國各地奔赴沙珠玉地區，成為第一代治沙人。那時沒有機械，人背驢馱運樹苗。他們在這片沙土上摸索著育苗的法子，試驗著造林的技術。二十多年過去，終於在沙地上豎起了一道生態屏障。 「那時我在讀小學，爺爺會帶著我一起去治沙現場種樹，他有一根扁擔，挑著兩桶水，小心翼翼地給樹苗澆水，到了冬天，還會用沙土或草把育好的苗子蓋好越冬。」趙雪彬回憶道。 1979年，趙文軒的兒子趙士學接過了父親手中的接力棒，成了第二代治沙人，苦心鑽研沙珠玉的農田林網建設和治沙試驗。1997年，趙雪彬循著爺爺和父親的足跡，成了第三代治沙人。 圖為沙珠玉鄉治沙現場。薛蒂 攝 「從小看著爺爺和父親在這裡治沙，看著沙珠玉一點點的變化，我也想為這裡出份力，不讓祖輩和父輩的心血付諸東流。」趙雪彬說，爺爺和父親退休後，還會時不時來到沙珠玉探望，「『一座流動沙丘都沒有了，真好。』這是父親退休後來到沙珠玉地區時最常說的一句話。」 昔日的滾滾黃沙，今朝已化作連綿綠浪。當年種下的幼苗在沙海中倔強紮根，終成百裡林海。風沙收斂了脾氣——沙塵天氣越來越少，雨水也越來越眷顧這片土地。 「老一輩為治沙而治沙，而現在治沙不光要把沙治住，還要做好生物措施，讓它恢復到自然地生長的那種狀態。」趙雪彬說。 如今的沙珠玉，荒漠化土地面積11.7萬畝，佔全鄉總面積的數值從1956年的90.28%減至12.3%，實現了由「沙逼人退」到「綠進沙退」的根本性轉變，成為鑲嵌於青藏高原的「明珠美玉」。(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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