浙江舟山六橫島：「九三」科技添翼 漁民共富添力
2025-12-28 11:11 6,915次浏览8月的浙江安吉餘村層巒疊嶂、流水潺潺，遊客紛至沓來，盡享生態之美。 20年前，餘村曾靠著開採山裡優質石灰巖成為「富裕村」，但伴隨而來的是溪流渾濁、煙塵瀰漫的巨大環境代價。 忍痛關掉礦山和水泥廠後，村集體經濟和村民收入短時間內出現下滑。未來出路在哪裡？ 2005年8月15日，時任浙江省委書記習近平同志來到這裡調研，在關鍵時刻指明方向：「你們關礦停廠，是高明之舉！」「過去我們講既要綠水青山，又要金山銀山，其實綠水青山就是金山銀山，本身，它有含金量。」 「綠水青山」代表生態財富、環境保護，「金山銀山」代表物質財富、經濟發展。 「就是」二字，振聾發聵，精闢道破二者的辯證關係。發展與保護，不再是非此即彼的「單選題」。通過轉變發展理念、優化發展路徑，綠水青山可以轉化為金山銀山，實現經濟社會發展與人口、資源、環境相協調。 黨的十八大以來，「兩山」理念日益深入人心，凝聚起保護生態環境、踐行綠色發展的強大共識與堅定行動自覺，並不斷發展深化。 「寧要綠水青山，不要金山銀山」——2013年9月，習近平總書記在哈薩克斯坦納扎爾巴耶夫大學回答學生關於環境保護的提問時，強調「絕不能以犧牲生態環境為代價換取經濟的一時發展」。 綠水青山可以帶來金山銀山，但金山銀山卻買不到綠水青山。魚和熊掌不可兼得時，必須有所為、有所不為。 辯證法背後，體現的是底線思維和長遠眼光：「一定要算大帳、算長遠帳、算整體帳、算綜合帳」「只有把綠色發展的底色鋪好，才會有今後發展的高歌猛進」。 2021年3月，全國兩會，習近平總書記參加內蒙古代表團審議。來自林區的周義哲代表向總書記匯報林區轉型發展的情況。林業工人從之前的「砍樹人」轉變為「看樹人」，2018年林區的森林與溼地生態系統服務功能總價值達6159.74億元。 習近平總書記說：「你提到的這個生態總價值，就是綠色GDP的概念，說明生態本身就是價值。」 綠色GDP旨在轉變經濟發展方式和優化經濟結構，改變傳統單純追求GDP的經濟發展模式。「速度再快一點，非不能也，而不為也」，要樹立「保護生態環境就是保護生產力、改善生態環境就是發展生產力」的正確發展觀。 2012年以來，中國以年均3.3%的能源消費增速支撐了年均超過6.1%的經濟增長，構建起全球最大、發展最快的可再生能源體系，促進經濟社會發展全面綠色轉型，走出了一條生態優先、節約集約、綠色低碳的高質量發展道路。 如何讓綠水青山源源不斷地轉化為金山銀山？「關鍵在人，關鍵在思路」。探索多樣化的生態產品價值實現路徑，方能不斷塑造經濟發展的綠色新動能、新優勢。 2024年3月，正在湖南常德考察的習近平總書記來到穿紫河畔，聽取當地水環境綜合治理等情況。通過實施河湖連通、系統治理，「沅有芷兮澧有蘭」的美景成為當地的最佳名片。 習近平總書記指出，「把自然風光和人文風情轉化為旅遊業的持久魅力」「完善生態產品價值實現機制，推進產業生態化和生態產業化」。 當前，我國在12個地區開展首批國家生態產品價值實現機制試點，全國已有20多個省份籤訂了跨省流域橫向生態保護補償協議，全國已建成572個生態文明建設示範區和240個「綠水青山就是金山銀山」實踐創新基地。各地各展其長，因地制宜探索的「護綠換金」「聚綠成金」「借綠生金」等方法路徑日益成熟，持續釋放生態紅利。 2020年，習近平總書記再次來到餘村。看到村莊煥發的生機，他欣慰地說：「餘村現在取得的成績證明，綠色發展的路子是正確的，路子選對了就要堅持走下去。」 人不負青山，青山定不負人。神州大地上，一幅生態美、產業興、百姓富的壯美畫卷正鋪展開來。 策劃：張曉松 主編：朱基釵 主筆：嚴賦憬 視覺：金小茜、賈伊寧 新華社國內部出品
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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