廣西青年代表團赴汶萊開展交流訪問
2025-11-09 18:48 2,964次浏览上周末，Chinajoy剛在上海新國際博覽中心吸引大客流，本周，插畫展「接棒」。8月8日，作為長三角文博會專題展之一，以「生長之光」為主題的2025GAF上海插畫藝術節揭幕，作為插畫領域的年度展覽，本屆展覽規模超過2.6萬平方米，吸引800餘位海內外插畫藝術家，將在3天展期內舉辦30餘場活動。插畫節與即將開幕的上海書展推出聯票，為8月書香盛宴率先點燃一把火。 展覽現場開幕當日，「2025GAFx抖音插畫大賽」頒獎典禮在現場舉辦，此次賽事吸引全球超過1萬份投稿，80幅優秀作品脫穎而出，落地展陳。主辦方代表蕪小嫻表示，GAF插畫藝術節不僅搭建展示平臺，更希望通過展會，推動插畫藝術傳承與創新，鼓勵原創內容，為行業發掘更多新銳人才。展覽現場開幕當日，國風藝術成為最具人氣的「磁場」。87歲高齡的國畫大師戴敦邦攜《踏凌霄·問道途——特展》亮相，展出《大鬧天宮》《取經路》兩大主題系列作品，其中8幅手繪原作為首次公開，筆鋒間的神魔氣象引得觀眾屏息駐足。「戴門」弟子周一新、王悅陽、陳岱青、李雲中與十餘位青年藝術家組成國風陣營。從戴敦邦蒼勁的筆墨風骨，到弟子們將水墨與插畫、刺青等融合的嘗試，生動詮釋何為傳承與創新。 展覽現場 蒙古族漫畫家優癖的《草原志怪》系列首度登陸上海，吳青松、昔酒等青年藝術家在籤售會上與觀眾交流，他們或用工筆重彩對話現代審美，或用水彩暈染東方意境，多元表達吸引大批愛好者。全球插畫界一線藝術家也來到現場。奇幻藝術殿堂級藝術家天野喜孝攜《金色世界》系列登場，這是其全新力作在中國的獨家首展，以空間裝置與光影敘事，為觀眾構建出一個沉浸式場域。日本千禧年幻想美學代表村田蓮爾首次在中國大展亮相，機械結構與詩性情緒的碰撞，成為席捲一代年輕人的視覺文化標誌性符號。《精靈寶可夢》畫師、插畫家齋藤直葵不僅分享創作經驗，還現場改畫，寥寥幾筆讓平凡線條煥發新生，吸引觀眾駐足。 展覽現場日本插畫家繪畫大師正子公也以繪製中國傳統題材聞名，「80後」童年回憶「乾脆麵水滸卡」的靈感就源於他的作品。此次，他攜手南漫畫派帶來「水滸英雄聯展」，喚起不少人的「童年殺」。還有來自韓國、新加坡、馬來西亞等十餘個國家的百餘位海外藝術家帶來全球視野下的創意表達。 展覽現場插畫，不僅是停留於紙面上的藝術，其創新基因與跨界活力，在本屆插畫節上得到印證。當插畫「破圈」成為流量符號，更能衍生成為IP資產。拳頭遊戲在現場展出的《英雄聯盟》IP《符文戰場》海量原畫，就是插畫魅力在遊戲領域的折射；上海企業米哈遊帶來旗下遊戲《絕區零》復古街頭塗鴉展陳，打通虛擬與現實。數字繪畫軟體「天生會畫」則為觀眾呈現科技與藝術的融合。 展覽現場在業內人士看來，插畫藝術的跨界能力不容小覷，通過視覺重塑，複雜知識能夠可視化，吸引當下受眾。主辦方上海市國際展覽集團副總裁、上海貿促展覽展示有限公司總經理許潤禾表示，未來，插畫節將展示插畫藝術在教育、醫療、文旅、商業、城市更新等領域的潛力和價值，讓插畫從「作品」轉化為新的「生產力」。水墨西遊>
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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