國臺辦：臺灣從來不是也絕不可能成為一個國家
2026-01-17 21:44 1,236次浏览吉林鎮賚8月4日電 (郭佳 王凱)鵝還沒出欄，帳已經算明白了。吉林省鎮賚縣的一個小村莊，今年預計出欄35萬隻大鵝，年產值有望接近5000萬元。從雛鵝進棚到銷往長春、哈爾濱等周邊城市，這條「鵝經濟鏈」讓村民嘗到實打實的甜頭。 東升村養殖基地的水面上，成群大鵝正舒展羽毛嬉戲。 王凱 攝 這個「鵝村」是鎮賚縣東屏鎮的東升村。全村養鵝已有十多年歷史，今年迎來高點，養殖規模達35萬隻。村裡的養殖戶從去年的二十幾戶增至現在的36戶，幾乎家家上規模，成了名副其實的「專業村」。 眼下，鵝棚裡的大鵝羽翼漸豐，進入育肥關鍵期。等到8月中旬，它們將集中出欄，發往長春、哈爾濱、大慶等地，搶佔餐桌消費旺季。主打的三花白鵝、霍爾多巴吉鵝，肉質細嫩，脂肪低、蛋白高，市場價格穩定在每斤13元左右。 東升村養殖戶王力抓住一隻鵝向記者展示。 王凱 攝 「今年行情不錯，我家養了一萬隻，眼瞅著能掙個二十來萬(元)。」養殖戶王力說，從雛鵝進棚那天起，村裡請的技術員就三天兩頭上門，教控溫、防疫、餵料，「照著幹就成，咱也踏實。」 東升村能養得好鵝，靠的是一整套科學的養殖體系。鵝舍按照統一標準建設，地面抬高、硬化防潮，供暖設備一應俱全。雛鵝住進來後，頭一個月溫度維持在28℃到30℃，再逐步降溫，幫助它們平穩適應室外環境。 飼養環節也不馬虎。大鵝每天洗澡、吃料都有講究。技術員會根據鵝齡調整糧食配比，還定期稱重，發現個頭偏小的還要「開小灶」特別照料。 防疫更是重中之重。鵝舍墊料每周消毒，疫苗統一接種，出現病鵝立即隔離治療。「我們村的鵝，防疫程序一步不少。」王力說，整個過程由畜牧技術人員全程跟進，確保養殖風險降到最低。 早些年，東升村也曾遇到發展瓶頸。最現實的就是「想養沒地」。為了解決這個問題，村黨支部挨家挨戶走訪調研，統一規劃養殖用地，把原本零碎的小塊地整合成幾處集中養殖區，建設起成套鵝棚。「以前是各養各的，現在是抱團幹了。」東升村黨支部書記王傑說。 東升村養殖基地裡，大鵝在水中暢遊。 王凱 攝 隨著「東升大鵝」在周邊逐漸打開銷路，外地收購商也越來越多地上門洽談。目前，村裡正謀劃延伸產業鏈，推動鵝肉深加工，由單純「賣活鵝」向銷售分割鵝、醬滷鵝、速凍鵝肉等產品轉變，提升附加值。 不過，「鵝經濟」要飛得穩，還需要更多保障。業內人士指出，鵝養殖對市場行情和疫病控制依賴度高，一旦出現價格波動或疫情，將直接影響收益。儘管挑戰不小，但村民信心十足。 鵝棚裡每天早早就亮起燈，養殖戶們翻料、添水、觀察鵝群，一直忙到晚上才歇氣。「現在有技術有人教，養鵝不怕沒出路。」王力說。(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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