銀川8月13日電 (記者 李佩珊)今年暑期,賽事經濟、演藝經濟不斷升溫,中國各地通過航空加文旅、演藝加賽事加商貿等深度融合模式,讓小小的票根發揮更多價值,為城市經濟發展帶來更多活力。 8月10日,2026亞足聯U20女足亞洲杯預選賽現場,球迷現場為中國隊加油。記者 楊迪 攝 近日,2026亞足聯U20女足亞洲杯預選賽在銀川舉行,3天的比賽吸引4萬餘名觀眾湧入球場觀賽,為中國隊加油打氣。與此同時,還有3萬餘名觀眾走進銀川覽山公園,現場聆聽張靚穎、楊宗緯、吳克群等歌手的現場音樂會,大家揮舞著螢光棒,沉浸在音樂的海洋中。 8月9日晚,3萬餘名歌迷在覽山音樂季現場觀看演出。記者 於晶 攝 精彩的球賽和演唱會結束後,為了延伸消費的鏈條,當地政府推出了優惠政策,觀眾拿著門票或票根即可在銀川市多家餐飲零售商家及景點享受專屬折扣或特別優惠。一張票根,除了可以用來看電影、逛景區、聽演唱會,還搖身變成可適用不同場景的「通用優惠券」,串聯起演出、旅遊、餐飲、住宿等消費場景,推動更多二次消費的發生。 圖為今年暑假期間,遊客在賀蘭山巖畫景區遊玩。顧佩琳 攝 「真沒想到,看場球還能免費遊賀蘭山。」8月13日,來自西安的大學生王雨桐憑亞足聯U20女足亞洲杯預選賽票根兌換了賀蘭山巖畫景區門票。遊玩結束後,她還在銀川市區的商業綜合體用「折上折」價買下兩雙運動鞋。今年暑期,像她這樣的「票根遊客」在寧夏已超過10萬人次。 「票根經濟」的興起,旺盛的人流和鏈式消費隨之而來。在銀川,各大商業綜合體也抓住機遇,推出了一系列優惠活動。 「我們陸續推出了一些票根聯動活動,如15元(人民幣,下同)可以團購80元餐飲消費券和200元團購300元零售品優惠券等,若消費者持有演唱會或球賽門票票根,既可以享受團購優惠,還可疊加享受票根經濟的折上折優惠。」銀川一商場負責人李博表示。 演藝經濟和賽事經濟不僅帶火了商圈的消費,還讓航空市場更加繁忙。暑運期間,銀川機場聯合文旅部門推進航空加旅遊深度融合,遊客可以憑乘機信息享受多家景區酒店折扣。同時,銀川機場還聯合文旅部門走進蘭州、西安、杭州、成都等核心客源地開展異地營銷,將引客入寧與航線網絡深度捆綁,成功吸引大量外地遊客前來寧夏觀光遊覽。數據顯示,7月1日至8月11日,銀川機場累計保障航班起降1.17萬架次,旅客吞吐量162.1萬人次。 看球+聽歌+逛吃+住宿……一張小小的票根,把「過路客」變成了「過夜客」,用「小槓桿」翹起了暑期「大消費」,讓消費動能源源不斷地注入城市。專家指出,票根經濟的核心是讓交通「流量」轉化為城市「留量」,在推進商文旅體融合發展的同時,也應注重提升服務質量,講好「文旅+」故事,讓遊客感受到實實在在的溫暖與獲得感。(完)
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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