直擊颱風「楊柳」來襲 福建連江11000多艘船舶進港避風
2025-10-28 09:21 8,839次浏览江西宜黃8月5日電 (巫發陽 劉倫花)夏日時節，走進江西撫州市宜黃縣現代農業產業園，一株株櫻桃樹長勢良好，農戶們穿梭在樹間忙著打藥、澆水，現場一片繁忙景象。 「我們與中國農科院果樹研究所合作，建立了以櫻桃為主的『北果南移』多品種果樹實驗基地。」江西櫻樂源生態農業科技有限公司總經理、宜黃上海商會常務副會長林志剛介紹。 圖為宜黃縣現代農業產業園內，長勢良好的櫻桃樹。受訪者供圖 2020年，通過宜黃縣委統戰部組織的「三請三回」活動，林志剛深入了解了宜黃縣的自然生態優勢，於是萌生了回鄉發展農業產業的想法。 「通過一段時間的考察，我們發現宜黃具有櫻桃種植的土壤、氣候等地理優勢，而且產業園已經建好了大棚、灌溉設施以及道路房屋等配套設施，我們可以直接『拎包入住』。」林志剛說。 經過多年的努力，在中國農科院果樹研究所、宜黃縣科協等部門的指導下，林志剛已經成功掌握了南方培育種植櫻桃的技術。「我們種了20畝櫻桃，畝產1500斤左右，畝產值約15萬元，櫻桃節活動吸引了數萬名遊客前來採摘遊玩。」 圖為宜黃縣知聯會理事劉劍青(左一)正在指導農戶更換殺蟲燈。巫發陽 攝 櫻桃基地內，宜黃縣知聯會理事、宜黃縣農業技術推廣中心植保植檢站站長劉劍青正在仔細查看果樹情況，「這些殺蟲燈損壞了，記得及時更換。如果防控好病蟲害，這些櫻桃樹會長得更好。」 展望基地未來發展，林志剛信心滿滿，「下一步，我們將積極創建生態綠色無公害水果品牌，大力發展『採摘+研學+觀光』的農文旅模式，帶動更多農戶在家門口增收致富。」 近年來，宜黃縣委統戰部指導知聯會深入開展知宜助振興行動，邀請農技專家組成科技特派團，開展「科技下鄉」活動，通過現場指導培訓、微信群講課等方式，把綠色防控技術和專業化統防統治服務送到農民手中，助力宜黃縣柑橘、櫻桃、獼猴桃等農業產業振興。(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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