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2026-02-26 17:31 4,964次浏览嘉興8月5日電(黃彥君)「快看，那裡有綠光！」連日來，高溫持續，暑氣正濃，一場浪漫的「螢火之約」在浙江山野間接力傳遞。 「小時候，河邊草叢裡總能看到螢火蟲，忽閃忽閃，時隱時現。」聽說當地姚莊鎮金星村有螢火蟲「回歸」後，生活在嘉興市嘉善縣的章瑜特意帶孩子前來「追光」。 對於「80後」章瑜而言，盛夏夜的江南鄉間，三五夥伴相約尋找螢火蟲是最浪漫的童年回憶。然而，隨著環境變化，這份「浪漫」曾一度遠去。 螢火蟲是一種生態指示物種，被稱作「會呼吸的生態指示器」。浙江氣候溫暖溼潤、河湖眾多，生態環境適宜螢火蟲棲息。但過去幾十年裡，隨著工業化、城市化進程加快，螢火蟲棲息環境發生變化，導致其一度在多地銷聲匿跡。 嘉善縣螢火蟲「回家」的契機始於2019年。彼時，由上海青浦、江蘇吳江、浙江嘉善兩區一縣組成的長三角生態綠色一體化發展示範區成立，多項生態修復工程同步啟動，為螢火蟲生長提供生態系統保障。 經過多年努力，該縣已陸續迎回4個種類的螢火蟲，且水生、陸生和半水生種類在當地皆有分布。其中，該縣擁有的水棲類螢火蟲種類已佔全世界種類的三分之一。 螢螢之火，象徵著生物多樣性保護的「希望之光」。在「綠水青山就是金山銀山」理念指引下，螢火蟲「用翅膀投票」故事在浙江各地不斷上演。 7月7日，浙江慶元縣五大堡西洋殿景區，螢火蟲宛若「星河」。胡新強 攝 前段時間，麗水九龍國家溼地公園(以下簡稱「九龍溼地」)螢火蟲大規模再現的消息在生態攝影圈不脛而走，林間小徑、湖畔草叢中，成千上萬的螢火蟲在溼地間飛舞，點點螢光如繁星墜落。 麗水與螢火蟲，亦歷經一場「重逢之約」。 2022年，麗水遭遇極端高溫乾旱，九龍溼地螢火蟲種群數量驟減，部分區域每百平方米僅剩一兩隻。為修復螢火蟲棲息地，該地於2023年臨時關閉賞螢區，對九龍溼地周邊環境進行綜合整治。 經歷「閉關」後，九龍溼地螢火蟲種群恢復情況良好，已於2024年重啟賞螢活動。2025年，該處還通過雲計算、物聯網等構建「智慧大腦」，對溼地生態進行智能化、精細化管理。 生態美景催熱一年一度「螢火經濟」，帶動周邊農家樂、住宿餐飲等業態增收。 如今，每至「螢火季」，九龍溼地附近的農家小院、露營基地總是「一房難求」。來自長三角各地的遊客在此遊玩、吃飯、聊天，等待夜幕降臨共赴「星河」。 「螢火蟲不會說謊！有螢火蟲的地方生態環境優越，剛好適合『吸氧』。」入夏以來，在湖州德清莫幹山風景區，鮑紅女經營的民宿也因螢火蟲而「出圈」。 2015年，鮑紅女在民宿附近的水杉林中發現了幾隻螢火蟲，產生了打造螢火蟲基地的想法。此後，她著手邀請專家調研、復育螢火蟲，耗時三年使水杉林中流螢成群，為莫幹山旅遊增添一張生態名片。 近兩年，在其努力下，該處螢火蟲生態探索、夏日螢火蟲夜集等文化活動相繼落地，螢火蟲基地每年遊客量超3萬人次，有效帶動周邊土特產銷售、村民就業增收。 來去之間，螢火蟲在浙江的棲息變遷，恰是該省推動經濟發展與生態保護協同共進的一個縮影。點點螢火匯聚，生態之光照亮可持續發展之路，也讓「綠水青山」的饋贈惠及更多民眾。(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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