北京懷柔縣級以上水毀公路完成瀝青路面鋪築
2026-01-09 07:41 6,538次浏览台州8月9日電(宋雪晴)凌晨五點，浙江台州仙居的山林尚未甦醒。吳新洪背起用了多年的百寶包，拿上一部數位相機，再次踏入深林大山。腳下沒有路，只有野草纏繞，時有皮膚劃破，不過潦草處理，他的身影便又隱入霧氣中——這是仙居野生動物保護協會志願者的一個尋常清晨。 「我們遇到過驚喜、驚奇，也有深深的感動。」吳新洪坦言。在仙居這片生物多樣性豐富的山水間，志願者與野生動物的偶然相遇已化成生死相託，寫就一段段山水有靈、和諧共生的美好故事。 2022年12月，一隻翅膀受傷的中國國家重點保護野生動物紅隼牽動著協會志願者的心弦。「它還很小，生活還不能自理，餵它什麼都不吃，我們十分著急，怎麼辦呢？」吳新洪邊求助專家，邊上網查找資料，「不如把之前救助的貓頭鷹放在一起養，它可能想有一個伴。」這個方法奏效，紅隼開始進食，吳新洪高興不已，動員全家人照料它，更多的協會志願者也加入了接力。 七個月後，紅隼恢復了健康，吳新洪和志願者們將其放飛大自然。據吳新洪回憶，紅隼高高地飛起，在空中徘徊了一會，就在他們轉身離開之際，紅隼追了上來，「這是怎麼回事呢？我們很意外。」志願者們和紅隼揮手告別，沒想到剛邁出幾步，紅隼又一次飛到身旁，直到第三次才消失在視線裡。「當時我們感到非常震撼，動物是有靈性的，也很受感動。」 然而守護之路，亦有暗影潛伏。仙居南山林木蔥鬱，棲息著大量的畫眉鳥，卻引來不法分子佯裝遛鳥、實則誘捕。「接到市民的舉報電話後，志願者們早上四點多便上山蹲守，幾天後終於發現了不法分子的蹤跡，將掌握的情況匯報給公安部門並協助破案。」仙居野生動物保護協會常務副會長李煥榮講道。 李煥榮見證了這場野生動物守護行動的星火燎原。自協會2018年成立至今年7月，已救護野生動物918隻，其中超半數為國家重點保護野生動物。值得一提的是，曾經持槍的獵人，在志願者的感召下放下獵槍轉身成為保護者。志願者隊伍從最初的十餘人壯大至百餘人，各行各業愛心在此凝聚成網。 救護野生動物是仙居守護綠水青山故事中的動人一頁，台州生態環境局仙居分局生態綜合中心主任牟崑崙向記者描繪了仙居更廣闊的生態圖景。據介紹，截至2022年，仙居全域共記錄到動植物462科2786種，其中國家重點保護野生動物50種、國家重點保護野生植物32種。此外，陸續有新物種發現並以仙居命名。 為加強生態環境保護能力，仙居與聯合國環境規劃署、世界自然基金會、世界自然保護聯盟等國際組織展開經驗交流和技術合作，獲得了法國開發署目前在中國最大的單筆7500萬歐元貸款，努力將仙居打造成生物多樣性保護國際展示窗口和世界性體驗目的地。 當志願者們又一次披著星光返程，相機裡或許捕捉到野生動物的珍稀影像，背包裡或是裝著動物急救所需的藥物。仙居的層巒疊翠間，他們踏出的每一條「無路之路」，都成為「綠水青山」通往「金山銀山」的紐帶。(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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