（輝煌60載 魅力新西藏）從農奴之子到藏學權威：破壁藏學偏見 重構全球話語
2026-01-19 13:48 8,524次浏览非物質文化遺產，是歲月長河中流淌的文化基因，承載著代代相傳的文化根脈。「繪見匠心——非遺主題原創插畫作品展」日前在上海寶山國際民間藝術博覽館揭幕，別開生面以創新的視覺語言呈現非遺的多元魅力，展出近百幅圍繞非遺主題創作的原創插畫作品。探索傳統文化新表達，展覽以「繪見匠心」為主題，通過原創插畫的獨特視角，捕捉非遺背後鮮活的生活印記、深刻的情感共鳴與蓬勃的創新活力。插畫師們以筆為媒，將無形的文化記憶、精湛的傳統技藝轉化為可視、可感的藝術圖景，構建了一場跨越時空、連接古今的文化對話。文匯報記者在現場看到，在斑斕筆觸下，本土技藝煥發新彩——《金繡娘》繪本插畫，細膩詮釋了上海市級非遺——羅涇十字挑花技藝的自然質樸之美與巧手勾勒下的熱愛堅守。《金龍船》繪本插畫原作呈現國家級非遺項目——端午節羅店划龍船習俗，多幅過程稿水墨原稿技法清靈雋秀，不僅還原了龍舟昂首破浪背後的民俗盛景，更傳遞出數代人自強不息的傳承。展廳中，節慶韻律躍然紙上——色彩濃烈的金山農民畫風格作品《家鄉的陪伴》躍動著鄉土豐收的喜悅；《節氣之味》系列巧妙地將二十四節氣解構為順應自然的美學食譜；《遇見·龍傳》以超長畫幅再現端午競渡的熱烈張力；《元宵節的兔子》則用溫情筆觸，定格元宵團圓的溫馨記憶，讓歲時節慶的歡愉觸手可及。地域風貌斑斕呈現，令人印象深刻——《百褶裙》繪本插畫原作生動詮釋了廣西蠟染的古老紋樣與靛藍魅力，民族裙褶的遷徙故事在繪本中娓娓道來；組畫《我們的家》則成為打開地方文化的鑰匙：福建土樓的夯土圓弧、陝北窯洞的地氣呼應、貴州侗寨的精巧榫卯、江南水鄉的粉壁黛瓦、北京四合院的市井禮序，盡顯華夏民居的多元智慧。「沒想到插畫能把十字挑花表現得這麼美，既有傳統韻味，又有現代感，讓人很想了解背後的故事。」一位藝術院校學生對《百褶裙》系列印象深刻：「插畫師把蠟染的古老紋樣和敘事構圖結合得太巧妙了，我看到了傳統工藝的蓬勃生命力，給我很多創作上的啟發。」展廳內還有40餘幅插畫作品，以四季為經，傳說習俗為緯，圍繞非遺主題，將無形的文化記憶編織成可視圖景。它們不再直白敘事，而是巧妙將布藝肌理、剪紙語言等傳統技法融入創作，化為色彩、線條與構圖的隱喻，讓非遺的種子在想像土壤中煥發新芽，結出嶄新的藝術果實。本次展覽由寶山區文旅局指導，寶山國際民間藝術博覽館、寶山區圖書館、寶山區文化遺產保護中心主辦，羅店非遺坊協辦，將持續至9月10日。
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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