第五屆粵港澳大灣區大學生創意節在廣州啟動
2026-01-15 00:22 6,548次浏览拉薩8月5日電 題：布達拉宮周邊一甲子變遷記 記者 江飛波 「新建公園最早以前是一片荒地，水是從布達拉宮前面(南面)過來的。上世紀五六十年代，我父親從日喀則調到拉薩工作，就是負責這條水渠的清理、修建。」近日，在拉薩新建團結公園附近，老城區八廓街70歲的居民索朗邊覺對記者講述布達拉宮周邊的變遷史。 8月4日，在拉薩團結公園藥王山步道眺望布達拉宮，拉薩城市呈現「半城山色半城湖」的美麗景觀。記者 江飛波 攝 布達拉宮是世界文化遺產、第一批全國重點文物保護單位，周邊有宗角祿康公園、布達拉宮廣場等公共區域。8月1日，總投資1.28億元(人民幣，下同)的團結公園開園，迎接市民及遊客。 8月4日，在團結公園藥王山步道上，休閒、鍛鍊的市民和遊客絡繹不絕。索朗邊覺也誇讚，「轉經路上又多了一個公園，有湖還有步道通往藥王山。」他說，幾十年間，布達拉宮周邊公共設施和景觀越來越好。 「布達拉宮廣場是上世紀九十年代建的，更早以前，廣場是一塊空地，有遊樂園、攤位集市，還有一座文化宮，西藏很多重大活動都在文化宮舉行。」他回憶，青年時代，文化宮晚上8點和10點各放映一場電影，擠在窗口搶購兩角錢一張的電影票是青年時代的難忘回憶。 7月29日，遊客在布達拉宮廣場東側人工湖附近「打卡」。記者 江飛波 攝 公開資料顯示，布達拉宮廣場、宗角祿康公園等經歷數次改造提升，其中布達拉宮廣場於1994年由中國官方投資1.13億元開工興建；2005年，為慶祝西藏自治區成立40周年，官方再度投資1.5億元對布達拉宮廣場進行改擴建，包含分中心廣場、湖區整治、水系恢復和綠化等。 拉薩市水系生態治理工程項目經理趙程鵬介紹，團結公園是西藏自治區成立60周年的獻禮工程，也是拉薩市中心城區水系生態治理重點項目之一。 「上世紀三十年代，這裡是一片荒地，西藏和平解放以後，這一帶逐漸發展起了茶館、農貿市場以及銀行、商鋪等業態。」趙程鵬介紹，新建的團結公園總面積約300畝，承擔著「生態修復、文化傳承、民生改善」三重使命。 趙程鵬說，公園人工湖水源是拉薩河，經乾渠引流而來，流經團結公園後再到羅布林卡，最後回到拉薩河形成活水循環。 在團結公園藥王山一處觀景臺，退休居民多吉和朋友們看著遠處，一一辨認西藏博物館、功德林寺、關帝格薩拉康以及更遠處的拉魯溼地等拉薩著名的地標，他說這裡是拉薩最好的觀景臺。「這個步道也特別好，適合老年人。」 8月4日，外籍遊客登上拉薩團結公園藥王山步道。記者 江飛波 攝 來自江蘇的遊客楊興強說，這是自己帶著家人第一次進藏，上周乘機飛抵林芝後，租車自駕林拉高等級公路到拉薩。「這兩天先後去了羊卓雍錯和卡若拉冰川，西藏給我們的感覺很震撼。」他說，相比自然風光，這裡的人文景觀也讓人印象深刻。 「我們沒有提前做攻略，在拉薩的時間也有限，沒能預訂到布達拉宮的參觀門票，到這裡(團結公園)新視角眺望布達拉宮也不錯。」他說，有機會自己還將進藏，深度遊覽、體驗。(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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