【成都世運會】青城派掌門人世運村「傳武」
2025-10-26 23:02 7,586次浏览當前，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
近日召開的國務院常務會議討論並原則通過《中華人民共和國耕地保護和質量提升法(草案)》。會議指出，堅持耕地數量、質量、生態一體保護，綜合施策持續恢復和提升耕地生態功能，確保永續利用。 這個消息讓中國農業大學教授、中國工程院院士張福鎖團隊很振奮。前不久，該團隊剛剛在《科學》雜誌發表重要研究成果《調控植物-土壤反饋，推動農業可持續發展》，強調種地不能「頭疼醫頭，腳疼醫腳」，要把目光轉向土壤健康。 民以食為天，耕地是糧食生產的「命根子」。張福鎖在介紹課題研究背景時表示，團隊曾對華北平原小麥-玉米輪作體系長期定位試驗的105個數據點進行了數據統計測算，由於土壤問題，當前每公頃耕地存在約1.5噸的隱形糧食損失。 為何「丟了」這麼多糧食？張福鎖表示，是由於「作物-土壤負反饋」。當前集約化農業生產不合理管理造成各種土壤健康問題，如壓實引起土壤結構變差，土壤化學性狀的變化包括土壤酸化、鹽漬化，土壤生物活力降低，生物群落失衡等，導致土壤內在效率下降，作物容易染病，對氣候變化的抵抗力下降等。他說：「一畝地100公斤的隱形產量損失，我們應該拿回來。」 中國農業大學副教授王光州和中國農業大學教授張俊伶告訴中青報·中青網記者，在這項研究中，團隊基於前期研究進展及科技小院16年來生產一線的實踐積累，結合團隊近年來在根際生命共同體理論研究方面的進展，將生態學研究中發展較快的「植物-土壤反饋」思想引入農田生態系統，提出了作物高產與土壤健康協同的系統化研究範式。 張俊伶和王光州指導的學生，在田間地頭的科技小院駐紮時，發現「改土」確實可以增產。 博士生欒冬冬2020年進入課題組時，在河北曲周的麥田裡，看到大片即將灌漿成熟的麥子中，有不少麥穗提前枯白、乾癟。「這是小麥患上了莖基腐病。」他說，這種由土傳病原真菌-鐮刀菌引起的病害，能夠侵染小麥莖基部，導致莖基部腐爛、植株早衰，甚至顆粒無收。不僅如此，這種病害還會產生有毒的脫氧雪腐鐮刀菌烯醇等，威脅糧食安全和人畜健康。 他說，研究顯示基腐病的病因有很多，具體到曲周這片土地，團隊分析，這裡冬小麥和夏玉米收穫後大量秸稈還田，改變了土壤微生態環境，促進了有利於病原菌生長的微生物的富集，成為引發小麥莖基腐病的關鍵原因。 為了找到一種有益菌和病原菌進行鬥爭，欒冬冬長期在田裡、實驗室兩頭跑。去田裡把患病的小麥樣品和土壤樣品取回，在實驗室裡篩選土壤，分離出微生物。而後培養微生物、鑑定微生物，再將潛在的「對手」微生物和引發莖基腐病的病原菌進行功能拮抗試驗，驗證其是否發揮了抑制病原菌的作用，從而製備能夠抑制病原菌的有益菌劑。 在實驗室中尋找有益菌的過程雖然繁瑣，但和在酷暑裡下地噴灑生防微生物菌劑比起來，卻還不算辛苦。欒冬冬說，同學們和老師經常是下午兩點就帶上菌劑，頂著火辣的日頭出門，在田裡一直忙到晚上七八點。 經過4年的篩選與驗證，欒冬冬和團隊成員初步研製出了一種生防微生物菌劑。他說，團隊2024年在曲周建立了總面積近5畝、由16區塊組成的試驗田，田塊中應用生防微生物菌劑的結果令人欣喜：小麥莖基腐病發病率顯著下降，根際土壤中病原菌豐度下降超過25%，平均每畝小麥增產近17%。 和欒冬冬相似，博士生倪剛在山東東營的鹽鹼地上種小麥和玉米，檢驗土壤中的微生物對作物的影響。 倪剛告訴中青報·中青網記者，他們從2021年開始，在山東東營的8畝地試驗田上，每年6月播種玉米，10月收穫，玉米收穫後再播種冬小麥，來年6月收穫。在這個輪作的過程中，他和同學們一起提取玉米、小麥根際的微生物進行研究，研製出有益於作物生長的微生物菌劑，並在大田試驗的基礎上驗證菌劑效果。 「上個月，我們剛收穫了微生物菌劑試驗的冬小麥。」倪剛說，目前，與不施加微生物菌劑的處理相比，施加微生物菌劑試驗田的冬小麥增產了約30%。 研究人員由此發現，土壤對於作物的影響遠比想像中大，而土壤健康似乎還沒有得到應有的重視。 張俊伶表示，當前以追求高產為目標的集約化農業過度依賴高產品種和外源投入，植物-土壤互作關係被削弱，造成系統負反饋作用加大，而正反饋作用減少，土壤退化嚴重，土壤健康現狀惡化。 張俊伶說，由於長期忽視土壤健康，在面對農業生產實際問題時多採用「快餐式」，「頭疼醫頭，腳疼醫腳」的片面解決方式，土壤生態系統失衡，土壤多功能性難以發揮，嚴重威脅耕地質量和農業綠色發展。因此團隊在此次研究中提出農業轉型要紮根大地，「低頭」關注土壤健康。 「不能光看一茬的產量，還要看長遠的整體效應；不能只管作物，還得看護好土壤。」張俊伶說，「我們希望大家從『朝上看』，轉向『朝下看』，要扎到土裡去；希望大家不僅僅是看短期的作物產量，更要著眼於長遠的健康土壤培育。」 近些年，張福鎖在走訪全國各地的農田時，觀察到地方農業部門對「改土」的需求日益增長。研究團隊提出了未來農業科學研究的一些重點方向，他們希望構建作物高產與土壤健康協同提升的長效機制和管理策略，支撐農業系統的氣候韌性等。 中青報·中青網記者 張茜 實習生 劉璇來源：中國青年報 2025年08月11日 08版
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