新疆五家渠市：新業態激活文旅融合動能
2025-11-13 13:18 7,974次浏览錫林郭勒8月5日電 題：「人權行動看中國·2025」內蒙古行啟動 中外嘉賓見證草原傳統產業新變革 記者 烏婭娜 「10年前我曾來過內蒙古，很高興這次來看到了變化和進步。」站在內蒙古自治區錫林郭勒大草原上，義大利新絲路促進會會長、義大利中國問題專家、註冊記者弗朗切斯科·保羅·馬林焦開心地說道。 8月4日，「人權行動看中國·2025」內蒙古行活動在錫林郭勒盟啟動。來自義大利、希臘、匈牙利、法國和中國等10餘個國家的專家學者和媒體人，將在一周的時間裡，用他們的視角記錄和傳播內蒙古在綠色發展、和諧共生領域的美好故事。 活動首日，中外嘉賓走進首放·錫林郭勒奶酪文化產業園，奶香味撲面而來。穿過長長的生產車間，透過玻璃窗，大家可以看到從「一滴奶」到「滿口香」的奶製品製作的全流程。 圖為外籍嘉賓記錄奶製品生產過程。記者 烏婭娜攝 奶製品佔據蒙古族傳統美食的「半壁江山」，2014年，奶製品製作技藝入選中國國家級非物質文化遺產代表性項目名錄。近年來，錫林郭勒盟奶製品行業經過不斷探索和實踐，在保留傳統技藝的同時，加入機械化生產，確保了食品安全的同時還能提高產量；當地企業還在奶製品口味和種類上持續創新，拓寬銷售渠道，讓越來越多的人都能品嘗並且愛上這一傳統美食。 錫林郭勒盟傳統乳製品協會會長烏蘭今年已經64歲了，她從小就跟著媽媽站在爐子前學做奶製品，如今依然在推廣奶製品機械化和標準化方面奔走。 從靠燒牛糞控制火候、手工搗攪牛奶上千次發酵，到在生產線上操控機器，剛開始很多人並不接受。 「很多純手工製作奶製品的人總覺得有了機器的加入，會失去傳統的味道，我就一點一點跟他們講，機器解決的是動能和熱能，奶製品的好味道源於高品質的奶源和製作中每一個流程對於溫度和力度的把控。」烏蘭笑著說道：「品質得到保證了，我們蒙古族的奶製品才能走得更遠。」 首放·錫林郭勒奶酪文化產業園總經理楊靜介紹：「作為集文化展示、生產加工、研學體驗於一體的現代化產業園，在這裡，傳統奶製品製作技藝與現代科技實現了有機融合。」 希臘希中文化協會副會長，文學與哲學教授喬月·碧絲芭在品嘗過蒙古族奶製品後讚嘆道：「這味道讓我很『心動』，內蒙古的奶酪和國外的味道有很大不同，非常獨特。」 圖為弗朗切斯科·保羅·馬林焦與當地牧民合影留念。記者 烏婭娜攝 在西烏珠穆沁旗牧星畜牧有限責任公司的牛舍裡，中外嘉賓感受到的是傳統產業擁抱現代科技的另一番景象。 西烏珠穆沁旗位於北京正北方，第一產業以畜牧業為主，是內蒙古重要的綠色農產品生產基地之一，也是唯一匯集內蒙古九大類型草原的地區。 成立於2024年7月的西烏珠穆沁旗牧星畜牧有限責任公司是草原現代牧業的典型代表。該公司由巴彥胡舒蘇木14個嘎查股份經濟合作社出資成立，為全旗牧民提供飼料生產、牲畜飼養、獸醫診所、民宿服務等優質畜牧業服務。 從「單打獨鬥」到「抱團取暖」，牧民們有了工作還能分紅，現代化的畜牧設施與傳統產業相得益彰。 巴彥胡舒蘇木黨委書記布仁圖格斯詳細介紹了草原生態保護與畜牧業可持續發展的創新模式，通過科學規劃牧場、推廣良種繁育、應用智能化養殖技術等措施，讓當地實現了草畜平衡和養殖效益的雙提升。 站在牛舍前，弗朗切斯科·保羅·馬林焦說：「中國和義大利的畜牧業發展有很多可以相互借鑑之處，我很開心看到這裡發展得這麼好。」(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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