習言道｜以鐵規矩鍛造好作風
2026-01-17 06:27 9,389次浏览晉城8月8日電 題：紫斑牡丹結出「致富籽」 山西高平解鎖「美麗經濟」 作者 楊佩佩 楊傑英 李金莎 立秋時節，走進山西晉城高平市三甲鎮千畝紫斑牡丹種植基地，漫山遍野的牡丹植株上，長滿了一顆顆「海星」狀的果莢，莢殼內長著一粒粒黝黑的牡丹籽。村民們穿梭田間，有序進行牡丹籽採摘、裝袋、搬運，田間地頭一派豐收喜景。 村民們搶抓晴好天氣採收牡丹籽。 郭少宇 攝 近年來，三甲鎮大力培育發展紫斑牡丹特色經濟林產業，打造牡丹育苗基地，推進農林文旅融合。依託王家山村、上池村和中池村天然地形優勢，與公司合作，規模化種植1000多畝、50多萬株紫斑牡丹，成為華北地區最大的紫斑牡丹種植基地，助力當地解鎖「美麗經濟」。 時下，千畝紫斑牡丹種植基地迎來豐收，村民們搶抓晴好天氣採收牡丹籽。飽滿的牡丹籽可榨油，營養價值豐富，經濟效益可觀，拓寬了村民的致富路。 村民田金泉說：「這幾天是牡丹籽採收的黃金期，50多名村民一起來採收牡丹籽，每天來地裡採收有收入，土地流轉也有收入，可觀的收益，讓大家幹勁更足了。」 漫山遍野的牡丹植株上，長滿了一顆顆「海星」狀的果莢。 郭少宇 攝 紫斑牡丹全身是寶，花可觀賞，花瓣可釀酒、制糕、做茶，花籽可榨油，根則入藥，具有極高的觀賞價值、藥用價值和經濟價值。其中，新鮮採摘的牡丹籽經過去除雜質、烘乾晾曬、籽莢分離等多道精選工序後，可進行榨油。 千畝紫斑牡丹種植基地負責人李靜介紹，這幾天採收的牡丹籽顆粒飽滿、成色好，採摘期可持續至8月中旬，預計可採收10餘噸的牡丹果莢。 同時，該基地以花為媒，開展牡丹觀光遊、製作牡丹花茶、提煉牡丹籽油等「牡丹+」系列活動，不斷延伸牡丹種植產業鏈條，季節性帶動周邊村莊200多名村民在家門口就業增收。 村民們穿梭田間，有序進行牡丹籽採摘、裝袋、搬運。 郭少宇 攝 李靜表示，目前，基地配備有精深加工車間，推出牡丹花茶、牡丹純露、牡丹籽油等系列產品，市場銷量可觀。此後將不斷優化牡丹種植技術，提高牡丹籽的產量和品質，做精做細延伸產品，推動從「一朵花」到全產業鏈的發展，帶動更多村民就業增收。(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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