80年前今天日本宣布投降
2026-02-09 11:24 4,516次浏览三明8月11日電 (雷露微 黃尉峰)初秋的清晨，在福建省三明市寧化縣治平畲族鄉治平畲族村，村民藍世發和家人穿梭於竹林間，忙著採收成熟的黃精，飽滿的根莖帶著泥土的清香。他笑著說：「這一季收完，家裡又能增加1萬多元收入。」 圖為治平畲族鄉。黃尉峰攝 治平畲族村與山林相依，種藥採藥習俗世代相傳，但過去大多自採自用，未形成富民產業，畲藥「養在深閨人未識」。 轉機出現在2018年。村「兩委」在走訪中發現，隨著健康養生理念興起，傳統畲藥市場需求日益旺盛。「我們有得天獨厚的生態優勢，更有祖祖輩輩傳下來的畲藥技藝。」村黨支部書記賴大沛說，在鄉黨委政府的支持下，村裡當即決定以畲藥為突破口，探索一條「生態+文化+產業」的發展新路。 種植戶正在田間給畲藥進行管護。黃尉峰攝 通過走訪村民，村裡整理出《畲藥圖譜》，收錄黃精、草珊瑚、靈芝等30多種本地特色畲藥；邀請中醫藥專家開展種植技術培訓，規範種植標準；通過「合作社+基地+農戶」模式，流轉閒置山地20多畝，建成集科普、觀賞、應用為一體的畲藥谷，由合作社統一提供種苗、技術指導和銷路保障，村民只需安心種植。 「以前種水稻，一畝地年收入不到千元。現在種黃精等中草藥，三年採收期內每畝能賺近萬元，還能在基地打工領工資，日子越過越有奔頭。」算起增收帳，藍世發喜不自勝。目前，全村已有28戶農戶加入合作社，畲藥種植面積擴展到120多畝，年產值超100萬元。 發展畲藥種植的同時，治平畲族村深挖畲族文化內涵，將畲藥與鄉村旅遊有機融合。 在村裡的畲藥文化館，豐富的圖文、實物，講述著畲族醫藥的歷史淵源、製作技藝、民間驗方等，畲醫坐診把脈，身著民族服飾的畲族姑娘手指翻飛，演示畲藥香囊製作，遊客在此近距離感受畲藥文化魅力。 「我們不僅賣藥材，更賣文化、賣體驗。」賴大沛介紹，村裡打造了「畲藥研學遊」路線，遊客跟著農戶上山採藥、認藥，還能品嘗用畲藥製作的烏飯、藥膳湯等特色美食。去年夏天，來自福州的研學團隊一次性訂購了200份畲藥香囊，讓村民們看到文化旅遊的巨大潛力。 如今的治平畲族村，畲藥元素隨處可見，畲藥養生館、畲族醫藥非遺展示區次第鋪開，每年吸引遊客超萬人次，帶動餐飲、住宿等相關收入突破100萬元。去年中國農民豐收節，村裡舉辦畲藥義診、民俗表演等精彩活動，進一步打響「畲藥之鄉」品牌。 畲藥為媒，點亮畲鄉文旅經濟。治平畲族村成了省級鄉村振興示範村，村民年人均可支配收入從2000年的2435元增加到2024年的23225元。「我們還計劃建設畲藥深加工車間，開發畲藥茶飲、護膚品等產品，讓『小草藥』變成『大產業』。」望著鬱鬱蔥蔥的畲藥谷，賴大沛信心滿懷。(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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