文匯時評｜最是書香能致遠
2025-11-11 11:23 8,842次浏览一隻烤鴨為何只賣25元？不久前，相關話題登上熱搜。 在山東沂南，依託現代化養殖繁育技術，一隻櫻桃谷鴨從孵化到出欄只需50多天，做烤鴨的白條鴨坯成本不到10元錢一隻。別看鴨坯不貴，養鴨絕非虧本買賣。鴨掌、鴨脖被製成休閒食品，鴨毛被收購後變身羽絨製品，鴨血、鴨油都有用武之地。一隻鴨子被充分利用的背後，是養殖業的現代化發展。育種孵化、屠宰加工一條龍，飼料加工、熟食生產全業態，形成了完整產業閉環，實現了價值的有效提升，成就了200億元大產業。 科技與產業的躍升，正在刷新人們的認知。一些曾被認為是無用的東西，搖身一變成為優質資源。比如，在大米加工中，將易酸敗的米糠用於壓榨稻米油、提取米糠脂，變「黃色汙染」為「金色利潤」；在煤炭開採中，將副產品煤矸石用於製作建築材料莫來石，讓「煤渣渣」變成「香餑餑」…… 如果說「物盡其用」重在「吃幹榨淨」、減少浪費；「點石成金」則要打破局限、轉換賽道。 時下，以個性、跨界、融合等為特點的產業持續發展、產品推陳出新，發揮「價值倍增」效應，有的對固有模式形成顛覆性改變。 一根玉米，經過「七十二變」產出聚乳酸，進而成為可降解心臟支架的重要材料；一塊菜地，讓城裡人認養種植，助農戶增收致富，離不開對消費心態的敏銳把握。無論是從無到有的科技創新，還是資源重組的模式創新，點石成金的關鍵在於打破路徑依賴、激發創造性思維，從習以為常中開掘新價值。 進入高質量發展新階段，資源環境約束趨緊，「大水大肥」的發展方式對於包括農業在內的各產業都不再適用；而「低垂的果子」已經摘完，迫切需要激發更多化腐朽為神奇的飛躍。以綠色為底色，以創新為引擎，物盡其用與點石成金，為向前發展提供了新的推動力。 這裡蘊含著節流和開源的關係。必須看到，減損也是增產，降耗就是增收。尤其對於超大規模經濟體而言，一度電的節約，一平方米土地的利用，乘以龐大的經濟係數，都不是一件小事。以產業創新高效利用資源，提高全要素生產率，也是一種開源。 這裡包含著固本與開新的方法。新質生產力蓬勃發展，正讓傳統產業煥發新的生機。在換道超車的同時，也要堅決摒棄那些「傳統產業已到達天花板」「脫實向虛才是出路」的論調，用兩條腿走路。 一束秸稈曾是一道治理難題，如今從當燃料到做飼料，從造漿做紙到轉化為高質量石墨烯，秸稈再利用由淺入深，不斷開闢新天地。共享單車、電子商務曾是廣被談及的新聞，如今已融入日用而不覺的生活。這啟示我們，創新的本質就是解決問題、推動發展，創新不止步，發展無止境，中國經濟需要更多「向新力」。 細節優化與系統變革，降本增效與開闢新路，創新不只一途，都值得鮮花與掌聲。鼓勵新點子，呵護新苗子，搞活新路子，中國發展優勢的「護城河」將更加寬廣。 石 羚 《人民日報》(2025年08月05日 第 04 版)
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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