臺輿論關注「大罷免」大失敗：主流民意對民進黨當局投下不信任票
2026-02-20 01:07 9,461次浏览貴港8月4日電 題：廣西平南縣：一條魚激活產業鏈 作者 莫舒華 黃豔梅 近日，記者走進廣西貴港市平南縣鎮隆鎮桂花魚項目基地，只見圓形大桶整齊排列，工人們在圓桶旁進行投喂，魚兒爭相露出水面搶食。 「目前投入使用的圓桶有200個。每個圓桶直徑8米，能盛水75立方米，養殖1萬尾魚。」前述基地管理人員周軍介紹，該項目於2024年12月試產，累計投苗桂花魚50萬尾、鱸魚250萬尾。今年5月底賣出第一批魚約1.65萬千克，銷往廣東。 這種高效益源於其採用的陸基魚池高密度養殖模式。該基地結合現代化的養殖手段，在有限土地上實現單位養殖密度和單位產出均比傳統魚塘的養殖模式高出數十倍。「一個圓桶的效益相當於原來一畝魚塘的效益，節省了土地、水源和成本。」周軍說。 圖為廣西龍曼生態循環養殖項目。莫舒華 攝 鎮隆鎮桂花魚項目基地是平南縣大力發展設施漁業的一個生動縮影。平南水域資源豐富，潯江過境，擁有大同江、大湟江、六陳水庫、官成水庫等河流水庫，水質優良，氣候適宜，年平均氣溫約21攝氏度至23攝氏度，為漁業發展提供了得天獨厚的自然條件。 立足這一資源稟賦，平南縣加快布局「一園一帶」現代漁業產業園。其核心園區位於上渡街道、武林鎮、大安鎮三鎮交匯區，重點推進廣東農墾集團鱖魚淡水魚種養基地和廣西龍曼生態循環養殖項目，建成後年產值將突破7億元(人民幣，下同)。 「一帶」則是指沿大新鎮至馬練瑤族鄉9個鄉鎮布局設施漁業經濟帶，形成陸基現代設施循環水養殖、牛蛙綠色模式養殖、稻蝦綜合種養和泉水魚、龜鱉等特色生態養殖四大板塊，目前已落地牛蛙項目8個、陸基高密度養殖項目13個和龜鱉類項目25個。 在核心園區內，廣西龍曼科技有限公司的鰻魚基地已全部完成建設，連片的白色養殖大棚拔地而起。記者跟隨工作人員進入大棚，譁譁的水聲縈繞耳邊，整齊排列的水車式增氧機高速運轉，濺起水花，為鰻魚不間斷供氧。昏暗的燈光下，一尾尾鰻魚在恆溫養殖池裡自在遊動。 「我們共建設98個養殖池，去年10月底投放了首批魚苗350萬尾，預計今年10月可收穫500噸成品鰻魚。年底計劃再投放200萬尾魚苗，實現滿產運行。」廣西龍曼科技有限公司董事長林建斌介紹，項目總規劃面積約120畝，總投資約1.8億元，計劃建設5萬平方米微流水生態養殖大棚，項目建成後可年產活鰻2000噸，產值1.6億元，輻射帶動周邊區域發展紅蟲養殖、果蔬蔗蟲培殖、鰻魚產品加工等產業發展。 該項目推行工廠化生態養殖，推動鰻魚養殖規模化、科技化、生態化發展。「鰻魚基地可實現自動控溫、自動排汙、自動篩分等。」林建斌介紹，基地自動篩分系統能快速對鰻魚分級處理，有效減少人工，提高效率。 目前，平南縣鰻魚工廠化養殖面積達6萬平方米，已投苗1300萬尾，預計今年底產值達3.5億元。 而在平南縣北部山區，石窩養殖泉水魚成為當地一個特色傳統產業。在大鵬鎮思樂村，村民們就地取材用鵝卵石建設石窩魚池，魚池水面面積30平方米至300平方米不等，目前全村共有68個魚池。 今年，平南縣出臺山泉魚生態養殖項目獎補政策，利用鄉村振興銜接資金480萬元，鼓勵大鵬鎮、國安瑤族鄉、馬練瑤族鄉、同和鎮等北部鄉鎮因地制宜發展「泉水魚」產業，進一步激發當地民眾的養殖熱情，掀起新一輪養魚熱潮。 目前，大鵬鎮共有570餘戶民眾投身漁業養殖，戶均年增收5000元至6000元。(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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