國壽三明代理人鄭某因違規返利被罰1.3萬元
2025-11-28 04:26 8,742次浏览長江、黃河是中華民族的母親河，孕育了源遠流長的華夏文明。習近平總書記強調「長江、黃河流域是生態文明建設的主戰場」。黨的十八大以來，通過實施一系列重要舉措，長江、黃河的生態保護治理取得顯著成效，母親河重現生機、活力。 長江幹流連續5年全線水質保持Ⅱ類 長江流域湖北鄂州梁子湖畔，夜幕降臨，上百萬隻螢火蟲，吸引著絡繹不絕的遊人。 付新華帶領的團隊已經連續20年監測螢火蟲的遷徙與生存狀況。 華中農業大學教授 付新華：近五年來珍稀的水棲螢火蟲，種群規模每年以15%到20%的速度在擴大。因為這些水棲螢火蟲只能生活在Ⅰ類水裡面，所以這也能直接地反映出來我們的水環境在變好。 研究團隊的高感光監測儀和AI追蹤識別技術，記錄下了長江中下遊十多個水棲螢火蟲種群的「足跡」：自2016年起，對水環境最為敏感的一類水棲螢火蟲，種群規模持續擴大，十年間，數量增長了10倍以上。 而在萬米高空中，遙感衛星也感知著螢火蟲周邊長江水質十年間的變化。 這是2015年4月拍攝於湖北鹹寧段長江幹支流的遙感衛星影像，黃色越深表示主要汙染物總磷的濃度越高； 而這是今年4月同一江段的影像，顏色已由黃轉青，表明總磷濃度大幅下降。 十年間，長江流域近萬家化工企業關改搬轉。汙染源減少的同時，監管排汙口的「天網」越織越密。 截至2024年底，長江經濟帶累計排查了14萬公裡河湖岸線，查出入河排汙口18萬餘個，整治完成率約90%。 最新數據顯示，長江幹流連續5年全線水質保持Ⅱ類。 黃河2024年輸沙量較此前多年均值減少超八成 從水系密布的長江流域往北，與長江同源共生的黃河，十年間也經歷著生態的蛻變。 今年夏天，黃河中遊的萬家寨、三門峽、小浪底水利樞紐聯合進行了第30次調水調沙作業。 在小浪底水庫上遊的潼關水文站，在線光電測沙儀用光線穿透黃河水，感知著其中泥沙含量的變化。我們發現：這裡流過的每立方米黃河水中，泥沙含量從多年平均值27.5公斤(1952年—2020年)減少到2024年的5.76公斤。 而黃河泥沙逐年減少的關鍵，就在黃土高原。 從高空俯瞰黃土高原溝壑，我們看到了為攔截洪水、泥沙而建的淤地壩。如今，黃河流域已有5.83萬座淤地壩，累計攔沙74億噸。2024年，黃河輸沙量較此前多年均值減少超八成。 當長江入海口的衛星影像褪去昔日的渾濁；當黃河三角洲蛻變成群鳥翔集的生態樂園——母親河的煥新重生，不僅讓流域居民共享生態福祉，更鑄就了中華民族永續發展的「綠色脊梁」！(來源：央視新聞客戶端)
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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