房幹村,位於山東省濟南市。4年前,被生態環境部命名為「綠水青山就是金山銀山」實踐創新基地。現在看到的房幹村坐擁好山、好水、好風景。曾經的它,可是遠近聞名的石頭村:山上無樹、溝裡無水。 從「石頭村」到森林覆蓋率高達97%,鳳凰涅槃的背後,有著怎樣的故事?一起走進房幹村。 關停汙染源 46座水庫串珠成鏈 盛夏時節,遊人如織,在山東濟南房幹村,導遊繩春花迎來了繁忙的季節。每接待一次遊客,除了介紹山好水美,她還要講講房幹村鳳凰涅槃的故事。 導遊 繩春花:這裡是九龍潭。在二十年之前,這裡是一條讓人避之不及的臭水溝。現在,它達到國家一級水質,捧起來就可以喝,水質清甜。 這捧清甜的水,來之不易。過去的房幹村「十年九旱」,是出了名的「水荒村」,莊稼經常顆粒無收。為了徹底解決水源問題,房幹村舉全村之力修建水庫、溝渠。家家參與、戶戶行動,46座水庫先後在山上拔地而起,全村500多畝耕地全部實現自流灌溉。 農業加速發展,水泥廠、塑料廠、養殖場等村辦企業也如雨後春筍般冒了出來。然而村民賴以生存的綠水,卻變得越來越渾濁。關鍵時刻,房幹村選擇了壯士斷腕——貢獻全村70%收入的水泥廠,在煙塵中轟然倒地;3家養殖場和4處汙染企業,也先後關停。一時想不開的村民,跟村幹部也鬧過脾氣。 原水泥廠工作人員 房幹村村民 張海林:當時幹得很好很紅火的時候,老書記說把這水泥廠都砸了,當時的確很難受。 原塑料廠工作人員 房幹村村民 於仁芳:韓書記把塑料廠也關了,當時我們跟老書記拍過桌子,那時候觀念不行。 房幹村原黨支部書記 韓增旗:他們同意不同意,我都要講給他們聽,山上有了樹,溝裡有了水,咱們這個地就不旱了。 經過村幹部一次次的上門動員,全村終於達成了共識。停掉了汙染源,清澈的碧水重新滋養大地。 下雨就是植樹節 森林覆蓋率高達97% 有了水,還要找回綠。房幹村人植樹造林的腳步從未停歇,每逢下雨後就上山種樹,成為村民的默契。二十年來,全村累計栽種樹木712萬棵,相當於人均種植1萬棵。曾經的石頭山不見了,森林覆蓋率高達97%。 美術老師 於惠敏:每年夏天帶著孩子來畫畫,這裡山清水秀,而且顏色是純天然的。 學生 韓靜瑤:畫出來感覺有一種自然的美,給我一種非常舒適的感覺。 山東大學黃河國家戰略研究院副院長 王仁卿:我們在房幹村進行了接近30年的調查,它的森林結構發生了變化,它的喬木層、灌木層、草本層非常典型。原來都是一些荒山禿嶺,現在整個房幹村的喬木、灌木、草本植物總數應該是在550-600種。 和諧共生 愛鳥護樹 生物多樣性豐富 家鄉變美了,之前一直在外地打工的繩春花也回到村裡,當起了導遊和主播。 導遊 繩春花:平時如果沒事的時候,我也會做直播,宣傳我自己的家鄉。 導遊 繩春花:這個地方有一個彎路,在2005年的時候,我們村裡修主路,正好這個地方有一棵樹,樹上有個鳥窩。我們村裡不允許打鳥,不允許砍樹,所以當時我們老書記就立刻拍板,繞路。 不僅給鳥兒讓路,在村民的房簷下,幾乎家家都裝上了供鳥兒們棲息的鳥窩。如今,超過100種鳥類在房幹村「安家落戶」。 變美了的房幹村,將守護綠水青山化為實實在在的行動。在村規民約裡,嚴禁砍伐樹木、嚴禁傷害捕殺鳥類和野生動物、嚴禁在公共區域吸菸,成為必須遵守的規定。出門是花園、近山是果園、遠山是公園,青山綠水環繞的好風景,吸引了天南海北的人們慕名而來。 遊客 呂翔宇:樹遍地都是,山綠油油的,讓我感覺在這種環境裡心曠神怡。 生態旅遊 綠水青山就是金山銀山 種下梧桐樹,引得鳳凰來。如今的房幹村,很多在外打工的年輕人回鄉開起了民宿,守著家門口的美景幹得紅紅火火。 村民 毛紅梅:周末房間都訂滿了,節假日是爆滿。原來村裡人都出去打工,現在景區開發以後,在家裡幹個農家樂,年收入有十來萬塊錢。 依託得天獨厚的山、水資源,村裡還種植出優質生薑,遠銷國外。林子裡的500多畝果園,也讓村民的錢袋子越來越鼓。二十年光陰流轉,房幹村人均收入已攀升至3.8萬元,比二十年前足足翻了38倍!村年收入增長曲線,與森林覆蓋率增長曲線,同步上升,綠水青山,成了真正的金山銀山。 導遊 繩春花:二十年過去了,山綠了,水清了,房幹村村民過的日子,就跟我的名字「春花」一樣,越過越紅火,這就是我眼裡家鄉最美的樣子。
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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