北京8月8日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下專業學術期刊《自然-氣候變化》最新發表一篇中國團隊完成的研究論文指出,包括銦、銀、錫等10多種關鍵礦物的短缺可能阻礙低碳技術的大規模部署,進而威脅全球氣候減緩目標的實現,因為這些礦物對能源系統脫碳,以及確保2100年全球升溫不超過工業革命前水平的1.5°C或2°C至關重要。 基於這項研究成果,研究團隊呼籲通過加強國際合作,實施多元化的能源技術組合,創新發展回收利用技術與替代材料等策略協同發力,以確保減排目標順利實現與礦物資源安全供應。 80種技術進步情景下2100年全球礦產短缺風險預測示意圖。研究團隊 供圖 該論文介紹,實現《巴黎協定》氣候目標需要可持續獲取關鍵礦產來支撐能源系統低碳轉型。例如,鋰和鈷是電動車和儲能技術的重要成分,碲和鎵則被廣泛用於太陽能電池板。因此,這些材料的潛在短缺可能會阻礙向可再生能源轉型的進程。 在本項研究中,論文第一作者兼通訊作者、北京理工大學教授魏一鳴和同事及合作者一起,量化了基於聯合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)各條減緩路徑下17種能源技術(包括太陽能、風能、生物質能發電)所使用的40種關鍵礦物的全球和區域需求及潛在短缺風險。 他們發現,從全球層面來看,若處於中等技術進步情景,到2100年,所評估的557條減緩路徑都將面臨關鍵礦物的短缺風險,部分路徑的短缺礦物可能高達12種(包括銦、銥、錫、鋰和銀)。區域差異會進一步加劇礦產短缺的挑戰,中東、非洲和南亞地區可能面臨多達24種礦物的短缺,這種短缺會影響太陽能、風能、核能以及儲能電池等多種技術開發應用。 研究團隊指出,這些短缺可通過採用替代技術來緩解,例如用磷酸鐵鋰電池等替代方案來替代當前的含鈷電池系統。不過,這一方法也可能加重其他礦物的短缺。因此,他們建議全球國家間開展更密切的貿易合作,提升回收效率,積極開發替代材料,並推動相較於風、光發電更為多元的低碳技術組合,以緩解潛在的礦物短缺。(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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