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哈萨克斯坦绿色能源之路：用好“风与光”******

　　(国际观察)哈萨克斯坦绿色能源之路 ：用好“风与光”

　　中新社阿斯塔纳1月18日电 题 ：哈萨克斯坦绿色能源之路：用好“风与光”

　　中新社记者张硕

　　哈萨克斯坦总统托卡耶夫近日在出席国际可再生能源机构(IRENA)第十三届全体大会时指出，创造更清洁、更绿色的未来 是人类共同任务，哈萨克斯坦愿团结地区国家力量 ，保障绿色发展 。

　　作为中亚最大国家，哈萨克斯坦煤炭 、石油 、天然气等能源丰富，储量位居世界前列。如何提升能源利用效率，推动绿色能源发展 ，成为该国近年经济发展的关键词。哈学者17日在接受中新社记者采访时表示，在绿色发展道路上 ，中国技术与经验值得哈方借鉴，未来可继续加深同中方合作。

　　这里有风能和阳光

　　据哈总统府官网消息，托卡耶夫表示 ，在地缘政治不稳定和全球能源安全遭遇挑战 的背景下，气候变化问题已被忽视 。根据联合国报告显示，受气候变化影响，到2050年全球将有50亿人面临水资源短缺问题，世界粮食供应以及生态系统亦将遭到严重破坏。

　　他指出，哈方高度重视可再生能源发展，并致力于实现可持续发展目标。哈萨克斯坦是全球率先批准《巴黎气候协定》的国家之一 ，哈方承诺至2060年实现碳中和，扩大可再生能源在国家能源结构中 的占比。为实现这一目标 ，哈政府提出对所有经济领域进行大规模改革，涵盖能源 、制造 、农林、交通以及废弃物处理等领域 。

　　托卡耶夫还介绍 ，到2035年哈萨克斯坦将建成10吉瓦 的新能源项目 。“丰富的风能和阳光，以及辽阔土地为本国绿色能源发展创造了必要条件 。”

　　算好能源加减法

　　哈萨克斯坦具有传统能源优势，但也存在一定短板 ，过度依赖化石能源且电力设备普遍老旧 ，意味着哈萨克斯坦提高能源利用效率将是一项系统工程。

　　“哈萨克斯坦 是首个承诺到2060年实现碳中和的中亚国家，哈政府为此制定了减少温室气体排放的具体任务 。”哈经济学家阿尔马斯·丘金在接受记者采访时表示，哈萨克斯坦有必要在能源生产 、转换以及消费等环节发力。“事实上 ，仅改善电力生产结构还不够，重要的是实现交通电气化 ，并减少对自然资源 的过度开采和使用 。”

　　丘金表示，哈萨克斯坦重点发展风能和太阳能 ，也包括水力和生物燃料 的开发利用 。为此，国家营造了安全 的法律环境用于规范新项目的融资与建设 。据他介绍 ，国家允许以拍卖方式确定可再生能源电价。据统计，近几年累计投产项目装机容量超过2吉瓦。

　　从哈萨克斯坦近年来能源发展路径可见 ，“绿色”已经成为关键词。早在2009年哈政府就通过了《支持利用可再生能源法》 ，2013年制定了可再生能源行业发展目标。为通过技术手段提升能源使用效率 ，哈政府在《绿色经济转型构想》和《哈萨克斯坦—2050》战略中明确要求，到2050年将替代能源和可再生能源发电量在总发电量中的占比提升至50% 。

　　此外，哈政府还将推动实施“清洁煤炭”计划 。据哈能源部长阿克丘拉科夫此前表示 ，该项目主要 是减少煤炭利用过程中废料的产生，将在未来得到广泛应用。

　　哈中合作添“新绿”

　　在推动自身新能源产业发展的同时 ，哈政府也在积极寻求国际合作。

　　近年来 ，哈萨克斯坦与中国积极拓展风电、光伏等新能源领域合作受到关注 。丘金对此评价称，哈中合作的成功案例有很多 ，“中国带来的技术与经验值得我们借鉴。”

　　2022年底，由中企投资建设 的北部阿克莫拉州风电项目一期30台150兆瓦发电机组成功并网发电 ，全容量并网后 ，该项目每年可为当地提供约6亿千瓦时清洁电力 ；2021年 ，由哈中合资建设的中亚地区最大风电项目——札纳塔斯100兆瓦风电项目实现全容量并网 ；同年，由三峡集团中国水利电力对外有限公司承建的哈萨克斯坦图尔古松水电站实现全部机组投产发电。

　　作为札纳塔斯风电项目哈方维索尔投资公司 的管理合伙人与项目实际参与者 ，丘金说 ，相比火力发电 ，该风电场预计每年可节约标准煤约11万吨 ，减少大量温室气体和灰渣排放 ，还可满足该地区20多万家庭的用电需求 。“我们正计划在札纳塔斯共建第二个100兆瓦项目 。这不仅为哈带来了清洁能源 ，更能有效促进城市发展。”(完)

你 的隐私 ，大数据怎知道******

　　作者：杨义先、钮心忻（均为北京邮电大学教授）

　　在网络上 ，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息 。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露 的风险 ，引发信息安全问题 。面对汹涌而来的5G时代 ，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫 ，甚至有点不知所措 。那么 ，你的隐私，大数据 是怎么知道 的呢 ？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣” 的皇帝。在大数据面前 ，你说过什么话，它知道；你做过什么事 ，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病 ，它知道；你家住哪里，它知道；你 的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道 ，或者说它都能够知道 ，至少可以说 ，它迟早会知道 ！

　　甚至 ，连你自己都不知道 的事情 ，大数据也可能知道。例如 ，它能够发现你的许多潜意识习惯 ：集体照相时你喜欢站哪里呀 ，跨门槛时喜欢先迈左脚还 是右脚呀 ，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说 ，今后将要发生 的事情 ，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多 、运动少”等信息 ，它就能够推测出，你可能会“三高” 。当你与许多人都在独立地购买感冒药时 ，大数据就知道：流感即将暴发了 ！其实 ，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票 的波动、物价趋势 、用户行为、交通情况等 。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于 ，你的家庭，你 的单位 ，你的民族 ，甚至你 的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说 ，所谓大数据 ，就 是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话 、发 的微信 、收发 的电子邮件等 ，都 是大数据的组成部分 。在不知道 的情况下被采集 的众多信息 ，例如被马路摄像头获取 的视频 、手机定位系统留下 的路线图、驾车的导航信号等被动信息 ，也都是大数据的组成部分 。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息 ，仍然是大数据 的组成部分。总之 ，每个人 、每种通信和控制类设备 ，无论它是软件还 是硬件 ，其实都 是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘” 的技术 ，采用诸如神经网络、遗传算法 、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例 、统计分析 、模糊集等方法挖掘信息 。大数据挖掘的过程 ，可以分为数据收集、数据集成 、数据规约、数据清理 、数据变换 、挖掘分析 、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上 的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集 ，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所 ，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类 ，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理 ，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木 、铁 、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱 ，可算作“数据分析” ；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后 ，把这些技巧整理成口诀 ，可算作“知识表示” 。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别 的话 ，那就在于垃圾 是有实体的 ，再利用的次数有限；而大数据 是虚拟 的 ，可以反复处理 ，反复利用。例如，大数据专家能将数据（废品）中挖掘出 的旅客出行规律交给航空公司 ，将某群体 的消费习惯卖给百货商店等 。总之 ，大数据专家完全可以“一菜多吃” ，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说 ，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘 ，虽然能从正面创造价值，但 是也有其负面影响 ，即存在泄露隐私 的风险 。隐私是如何被泄露的呢 ？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私 的吧！

　　一大群网友 ，出于某种目 的，利用自己 的一切资源渠道 ，尽可能多地收集当事人或物 的所有信息；然后 ，将这些信息按照自己 的目 的提炼成新信息 ，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代” 。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工 、整理等工作 ，于是 ，便诞生了第二次“人肉迭代” 。如此循环往复 ，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像” 的素材确实已经证实，至少主体 是事实 ，“人肉搜索”就成功了 。

　　几乎可以断定 ，只要参与“人肉搜索” 的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强 ，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实 ，所谓 的大数据挖掘，在某种意义上说，就 是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已 。只不过 ，这种搜索的目的 ，不再限于抹黑或颂扬某人 ，而是有更加广泛 的目的 ，例如，为商品销售者寻找最佳买家 、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目 的明确 ，那么 ，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代 ；网友们收集的信息 ，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联 的技巧 ，被相应 的智能算法替代 ；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代 。

　　各次迭代过程仍然照例进行 ，只不过机器 的迭代次数更多 ，速度更快，每次迭代其实就是机器 的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代 。之所以说 是暂时，那是因为对大数据挖掘来说 ，永远没有尽头 ，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高 ，用户只需根据自己的标准 ，随时选择满意 的结果就行了。

　　当然 ，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如 ，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛 。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器 的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前 的现实情况来说 ，大数据隐私挖掘的“杀伤力” ，已经远远超过了大数据隐私保护 的能力 ；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措 。这确实是一种意外。自互联网诞生以后 ，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来 ，竟然后患无穷 ！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上 ，类似的被动局面已经出现过不止一次了 。从以往 的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总 是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私 的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护 的“隐私” ，于是 ，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图 ，于是，新一轮 的“挖掘”又开始了。历史地来看 ，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前 ，“隐私泄露”并不是一个突出的问题 。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手 的问题——对过去遗留在网上 的海量碎片信息 ，如何进行隐私保护呢 ？单靠技术 ，显然不行，甚至还会越“保护” ，就越“泄露隐私” 。

　　因此 ，必须多管齐下。例如从法律上 ，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意 的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候 ，还需要重塑“隐私”概念 ，毕竟“隐私”本身就 是一个与时间 、地点、民族、文化等有关 的约定俗成 的概念 。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢 ？或者说 ，至少不要把过多包含个人隐私 的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名 ！只要做好匿名工作，就能在一定程度上 ，保护好隐私了 。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就 是把“私”藏起来 ，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则 是把“私”公开（实际上是没法不公开），而把个人身份隐藏起来 ，即匿名。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）

　　（文图 ：赵筱尘 巫邓炎）