【青春華章·向西而歌】西部熱土召喚青春力量：在時代坐標中錨定青年價值
2026-03-12 08:21 4,316次浏览台州8月8日電(胡豐盛)盛夏酷暑，浙江台州仙居縣淡竹鄉的清澈溪水旁，遊客們盡享山間清涼。在他們身邊提供周到服務的，是一群充滿活力的本地年輕人。他們不再遠走他鄉，而是選擇返鄉創業，成為守護和經營這片綠水青山的「青年管家」。這正是淡竹鄉「美麗資源」加速向「美麗經濟」轉化的生動寫照。 峽谷幽深、溪流縱橫的淡竹鄉，森林覆蓋率超90%，水質常年保持I類標準，夏季均溫比城區低5℃至8℃，是名副其實的「天然大空調」，為發展「清涼經濟」提供了得天獨厚的生態本底。然而，這份令人豔羨的「美麗資源」，過去未能充分轉化為富民強鄉的「美麗經濟」。 2025年8月，浙江仙居，蔣燕新開的民宿。胡豐盛 攝 轉機始於青年力量的回歸。 面對家鄉沉睡的優質資源，一批有見識、有闖勁的年輕人率先嗅到商機，紛紛返鄉創業。 淡竹鄉林坑村「歸鄉人」蔣燕是其中的先行者。她憑藉對家鄉山水的深刻理解和創新理念，經營的民宿一炮而紅。「暑期高峰，我們的客房入住率基本都在六成以上。」蔣燕介紹。眼下，林坑村已開出10家民宿，十多位本地青年返鄉創業，沉寂的村莊重現活力與生機。 蓬勃發展的旅遊業為淡竹鄉注入強勁動能。山間步道上的徒步者、溪畔營地的露營者、石頭古村裡的探秘者，共同繪就了一幅熱鬧而有序的鄉村畫卷。「旅遊產業的繁榮直接帶動1000多人實現本地就業，」淡竹鄉宣傳委員孟倩楠說，2024年，該鄉遊客總量突破160萬人次，創歷史新高。「從民宿管家、農家菜館廚師，到嚮導、手工藝品攤主，越來越多的村民吃上了『旅遊飯』。」 青年入鄉帶來的活力，在浙江並非孤例。200多公裡外的安吉縣餘村，同樣上演著精彩故事。餘村村黨支部書記汪玉成介紹，優質的生態環境吸引了大批青年前來發展。為此，村裡在山間溪邊草坪開闢了「大自然工位」，還創設了「餘村夜話」、創業青年分享會等交流平臺。截至目前，已有60多個創業項目、1200多名青年「新鄉人」紮根餘村。 浙江安吉，餘村的「綠水青山就是金山銀山」石碑。安吉縣委宣傳部供圖 青年創意的種子在鄉村生根發芽、遍地開花。安吉縣將招引十萬青年大學生作為戰略目標，建設了覆蓋全域的青創百人樓(園)、青年人才社區等空間，吸引青年入鄉就業創業5萬餘人次，推動落地青創項目800餘個。DNA數字遊民公社、小鹿園營地等新業態應運而生，吸引眾多自由職業者參與；深藍計劃、小杭坑、一片葉子茶飲等一大批網紅打卡地湧現。 夜幕降臨，由余村老舊房屋改造而成的鄉音小酒館傳出悠揚樂聲，成為年輕遊客的社交聚集地。「暑期旺季，小酒館月均營業額能達到3萬至4萬元人民幣。」主理人陳鎮宇說，「小酒館的興旺，核心在於年輕人的集聚效應。」為吸引更多年輕人，他還拓展業務，整合周邊荒廢的林道、古道，打造了10條主題越野路線，組織戶外體育賽事。 青年力量的注入，也結出了實實在在的經濟碩果。2024年，餘村村集體經濟收入達2205萬元。「去年我們召開全村戶主大會，現場向村民現金分紅316萬元。」汪玉成感慨道，「大家真切地感受到了綠水青山帶來的真金白銀。」(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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