一口鍋裡的民族團結情
2026-03-12 08:21 8,428次浏览新華社蘭州8月7日電題：回望星火燎原處 南梁奔向振興路 新華社記者梁軍 「看山水輪流轉日久方長，隨朝流趕時代民富國強……」在甘肅省慶陽市華池縣南梁鎮，窯洞裡傳出莊稼漢悠揚的彈唱腔。走近一看，一名農民懷抱三弦，自彈自唱南梁說唱《新農村變化》。歌聲在山間迴蕩，向遠道而來的遊客講述這裡90餘年光陰的滄桑變化。 盛夏的南梁鎮荔園堡村，田野間，一隊參加暑期研學的孩子正體驗「戰地後勤」農耕活動。入夏以來，南梁迎來旅遊旺季，人們紛紛趕到這裡，聽一堂紅色黨課，走一段紅軍小路，幹一場農耕農活，唱一首革命老歌。 南梁是一片紅色熱土。1934年，中國共產黨人創建了以南梁為中心的陝甘邊革命根據地。這裡後來與陝北革命根據地連成一片，形成了陝甘革命根據地。 硝煙早已散去，革命歲月留給這裡50餘處紅色革命遺址遺蹟。陝甘邊區蘇維埃政府舊址、列寧小學、閻窪子四十二烈士墓等，都得到有效保護。 漫步荔園堡村古城堡，蒼松翠柏間，南梁革命烈士紀念碑巍然矗立。不遠處的何溝門安置小區裡，村民楊志慧在美食館內為遊客衝泡當地特色的黃芩茶。「南梁這幾年發展得好，現在旅遊旺季收益很不錯。」這位10年前帶著全家返鄉發展的茶藝師，話語中滿是對未來的信心。 8月1日，長徵國家文化公園南梁革命根據地核心展示園落成開園，上千名群眾來此參觀體驗。園內開設的「時光郵局」「南梁星火館」，帶領遊客「穿越」革命年代；南梁說唱、剪紙、香包製作等非遺展示展演項目，豐富了紅色老區的旅遊體驗。 在南梁，「窯洞經濟」方興未艾。荔園堡村村民郭翠玲的「紅軍民宿」，由一孔孔老舊窯洞改造而成，土炕上鋪著粗布床單，牆上掛著革命年代的畫報。她說，如今搞旅遊生意，年收入超6萬元，而且掙錢、顧家兩不誤。 酸菜熬洋芋、黃米麵饃饃、蕎剁面，這些「農家飯」成為遊客體驗紅色文化的必選項。「遊客憶苦思甜，在對比中感受山鄉巨變。」飯店老闆白濤濤說，他的小店年均收入達20萬元，還帶動了村裡老鄉就業。 紅色旅遊不僅接地氣，而且緊跟時代發展。遊客戴上VR設備，仿佛穿越到1934年陝甘邊區蘇維埃政府成立的現場；通過AR眼鏡，沉默的文物會「開口」講述背後的故事。這些創新拓展了紅色文化的傳播，令南梁的研學產品吸引了更多年輕人。 當年屬於南梁地區的林鎮鄉豹子川、大鳳川，抗戰時期曾開展轟轟烈烈的大生產運動，一度形成「北有南泥灣、南有大鳳川」的生動局面。大生產運動中，軍民自己動手，豐衣足食，不僅解決了吃飯、穿衣問題，還打破了經濟封鎖。誕生於華池、脫胎於大生產運動的民歌《軍民大生產》自此唱響全國。 鬥轉星移，老區南梁的生產方式日新月異。近些年，華池縣積極推廣發展種、養、菌「三元雙向」循環農業。這是一種綠色生態農業模式，以種植業、養殖業、菌業產生的廢棄物作為資源，在彼此產業之間雙向閉合循環利用。 走進華池縣林鎮鄉食用菌產業園，一摞摞菌棒整齊碼放，空氣中瀰漫著濃鬱的菌香。菌棒生產車間裡，在機械的轟鳴聲中，十幾名工人動作嫻熟地進行著備料、拌料、裝袋、高壓滅菌等工作，合格菌棒源源不斷走下生產線。 這裡主要生產高品質香菇，每年能出菇三茬到四茬，年產量800餘噸，實現年產值1100餘萬元。菌業的袋料經過分解處理後，又成為肥料和飼料，實現了循環利用。 從靠天吃飯到多元增收，從傳統農耕到文旅融合，從粗放發展到綠色循環，南梁人民在這片英雄的土地上譜寫鄉村振興的新篇章。
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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