體檢時這4個指標「異常」別緊張 可能是健康加分項
2026-03-23 05:50 1,638次浏览恩施8月11日電 題：湖北巴東：「科技+」助庫區鄉村結出「致富果」 作者 焦國斌 季夏時節，在巴東縣信陵鎮土店子村的梨園基地裡，村民張均先小心翼翼地將成熟的梨子從枝頭摘下，裝進簍子裡。這片湖北省首個高海拔山區標準化棚架示範梨園，正迎來豐收季。 村民張均先(左)在梨園基地採摘翠冠梨。焦國斌 攝 巴東縣信陵鎮地處三峽庫區，過去當地梨樹都是傳統栽培，樹形雜亂，管理起來費工費力，加上山區地形複雜，產量較低，品質也參差不齊。 「蛻變」發生在2017年，湖北省農業科學院果樹茶葉研究所的專家團隊，帶著研發的雙臂順行式新型棚架栽培新技術來到土店子村。「這個栽培模式實現了『高品質、省力化、機械化』，非常適應山區實際需求。」湖北省農科院果樹茶葉研究所研究員伍濤說。 8年來，從春天的花期管理到夏天的病蟲害防治，再到秋天的採摘指導，伍濤等科研人員全程跟蹤服務，並手把手教村民修剪枝條、調控水肥。經過不懈努力，土店子村的翠冠梨產量較8年前提升了20%，優質果率提高了30%以上。 巴東土店子村的翠冠梨迎來豐收季。焦國斌 攝 巴東縣將軍山農牧開發有限公司梨園基地負責人穆世銀介紹，今年該基地裡的翠冠梨產量預計有30多萬斤，預計收入為150多萬元，「按照今年的長勢，明年總產量再增加10多萬斤肯定沒問題。」 張均先是將軍山農牧開發有限公司的「股東」，與公司每年都是三七分紅，加上平時在梨園基地務工，一年下來，年收入近2萬元。「今年收成好，心裡踏實，比以前種玉米、土豆強太多了。」 如今，土店子村的翠冠梨不僅助農增收，還成了串聯起科研、產業與民生的「致富果」，帶動農旅融合發展。每到豐收季，前來採摘的遊客絡繹不絕，村裡的農家樂、土特產攤位也跟著火了起來。「汁水太足了，吃著很甜也很清爽。」遊客譚玉紅說。 遊客在土店子村的梨園裡體驗採摘。焦國斌 攝 伍濤表示，雙臂順行式新型棚架栽培技術已在湖北省推廣近10萬畝，為農旅融合起到了積極的助推作用，「它能讓果園既豐產又美觀，遊客進來體驗感好，農戶收益也高，推廣前景非常廣闊。」(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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