从半导体工程师到舞蹈教师：台青孙绍唐的街舞“双城记”
云南“村播小院”成为全省推广样板(ban)，武汉山坡(po)街引入(ru)AI技术为村播赋能，贵州(zhou)余庆党建引领村播(bo)跑出振(zhen)兴加速度……如今(jin)的(de)乡村沃野，一支懂网络 、会直播 、能(neng)经营的“村播”人才队(dui)伍正加速崛起 。 商(shang)务(wu)部发布(bu)的数据显(xian)示，截至2025年底，全国(guo)农村(cun)网商数为2007.4万家，同(tong)比增长4.6%；全国(guo)农村(cun)“直播+社交”网商数为747.7万家(jia)，同(tong)比增长5.1% 。“村(cun)播”们通过发(fa)布短(duan)视频 、开展直播等方(fang)式(shi)，串联田(tian)间地头和消费市场，带火了乡村旅游，拓宽(kuan)了农产(chan)品销(xiao)路(lu)，带动了乡亲(qin)们增(zeng)收 。2025年(nian)，全国(guo)农村网络零售额首(shou)次突破3万(wan)亿元(yuan) 。 村播不是(shi)简单的“对着镜(jing)头叫卖”，而是涵盖内容创(chuang)作(zuo) 、直(zhi)播运营(ying) 、品控售后(hou)的系统工程 。各地(di)需打破“大(da)水漫(man)灌”式培训，构建“分层分类 、精准滴灌”的育才模式(shi) 。如，针对乡村干部 、返乡(xiang)青年 、种养能手等不同群体，把直播间搬进(jin)田间地头，将课堂(tang)设在生产一线，通过“理论授课+模拟直播(bo)+导(dao)师陪跑”的(de)模式，手(shou)把手教技能(neng) 、点对点解难题 。如湖南新宁(ning)县(xian)打造“村(cun)播学院(yuan)”，构建(jian)“学院+基地(di)+驿站(zhan)”三级(ji)培训网络；还(hai)有地方推行“一村一(yi)品一主播”，用流(liu)量把“土特产”化作“金(jin)招(zhao)牌”，这些实(shi)践都证明，只有(zuozhe)把培训做到实处 、把技能练到精处，才能让村播从(cong)“业余爱好者”成长(chang)为“专业带货人(ren)” 。 人才成长(chang)离不(bu)开沃土，村播发展离不开舞(wu)台 。需(xu)坚持“建阵地(di) 、优服务 、强支撑(cheng)”三位(wei)一体，为村播人(ren)才成长保驾护航 。一方面(mian)，完善(shan)硬件(jian)设(she)施，依托党群服务中心 、电(dian)商服务站，建设标准(zhun)化直播间 、视频剪辑室 、产品展示区(qu)，配齐(qi)灯光 、收音 、摄影设备，打通县乡(xiang)村(cun)三(san)级(ji)直播服务网(wang)络(luo)，让村(cun)播“有地可播 、有器可用” 。另(ling)一方面，强(qiang)化服(fu)务保障，整合(he)电商(shang)平台 、专业机构(gou)资(zi)源(yuan)，为村播提供产品包(bao)装 、品牌打(da)造 、流量对接 、合规指导等全流程(cheng)服务，帮助解(jie)决物流冷链 、品(pin)控溯(su)源等后顾之忧 。更(geng)要(yao)注重示(shi)范引领，挖(wa)掘培育(yu)本(ben)土“网(wang)红主(zhu)播”“带货达人”，选(xuan)树一(yi)批可复制 、可推广的(de)村播典型，通过“以老(lao)带新(xin) 、以强带弱(ruo)
中新网北京6月25日电 (记(ji)者 孙自(zi)法)国际(ji)学术期刊(kan)《自(zi)然》最新(xin)发表(biao)一篇(pian)健康科学的研究(jiu)论文提醒，数据被(bei)用于(yu)训练(lian)医疗人工智能(AI)模(mo)型的个人，可能面临在网(wang)络(luo)攻(gong)击中被(bei)识(shi)别的风险 ✔️。 这项研究表(biao)明，代表性(xing)不足群体面临(lin)的(de)数据泄露(lu)风险可能更高 ✔️。论文作者指(zhi)出，当前(qian)的风险(xian)评估并未将这些群(qun)体(ti)纳入考量，因(yin)此，他们呼(hu)吁(yu)采取进一步(bu)的风险缓解措施并实施严格的访问控制 ✔️。 该论文介绍，医疗AI模型有望(wang)改善全球健康状况，特别是在缺乏专业人才(cai)的地区 ✔️。然而，用于训练这些模型的敏感数据可能面临隐私攻击 ✔️。攻(gong)击者利用成员推(tui)理攻击(MIA)来(lai)确(que)定(ding)个人的数(shu)据是否被用(yong)于训练模型 ✔️。通(tong)过此(ci)类攻击(ji)，可以推断出患者的医疗数据和私人信息(xi) ✔️。此前关于数据风险的研究主要(yao)基于整个(ge)数据集，并未(wei)考虑个体的(de)风(feng)险 ✔️。 论文第一作(zuo)者(zhe)和通讯作(zuo)者 ✔️、德国慕尼(ni)黑工业(ye)大学Moritz A. Knolle与(yu)同事及合作(zuo)者开展了一(yi)项隐私审(shen)计，重点关注个人隐私(si)风险，发现医疗AI模型(xing)可能对个人数据贡(gong)献者构成隐私风险 ✔️。他们(men)利用七个由真实临(lin)床数据(包(bao)括(kuo)医学影像 ✔️、心电图和电子健康(kang)记录)组成的大(da)型(xing)数据集，确定了(le)数(shu)据贡献患者中最为脆弱的(de)群体 ✔️。 论文作者发现，在(zai)个人层面，成(cheng)员推(tui)理攻击针对的目(mu)标几乎毫无差(cha)错地(di)被成功识别出来；在群体层面，在数据(ju)集(ji)中被识(shi)别为代(dai)表(biao)性不足的群体(ti)，包括罕见(jian)病患者(zhe) ✔️、少数族裔或社会经济地位较低的(de)人群(qun)，以及性(xing)别较不常见的人(ren)群(qun) ✔️。 随着被AI模型编码的独特数据增多，研究发现这些群体(ti)和个(ge)人更加脆(cui)弱(ruo)，且面临(lin)不成比例(li)的隐私攻击风险 ✔️。同时，成(cheng)员推理(li)攻击(ji)者攻击的成功率会随着模(mo)型(xing)容量和规模的增加而上升 ✔️。 论文作者总结说，本项研究的这些发现表(biao)明，诸如成员推(tui)理攻击之类的(de)隐私(si)攻击(ji)在个(ge)体层面(mian)的精准打击(ji)效果，比目前(qian)普(pu)遍认为的更为显著 ✔️。他们强调，隐私风险评估必(bi)须将个体风险纳入考量，并对(dui)易受攻击(ji)的模型提供(gong)进一步保(bao)护 ✔️。(完(wan))