北京8月9日電 (記者 孫自法)由湖北省文物考古研究院編著、科學出版社出版的《隨州周家寨漢墓簡牘》8月9日在北京首發,新書進一步從術數史、風俗史、社會史等角度展現西漢時期的社會細節。 考古發掘出土簡牘文獻的重要收穫 《隨州周家寨漢墓簡牘》圖書為8開本上、下兩冊,上冊對年代跨度為西漢早期後段到西漢中期的周家寨墓地的21座漢墓進行全面闡述;下冊則整理公布編號M8墓地出土的全部簡牘內容,包含《日書》《文書》《告地書》《籤牌》4類。 8月9日,《隨州周家寨漢墓簡牘》新書發布暨學術座談會在北京舉行。記者 孫自法 攝 周家寨漢墓出土簡牘保存良好,內容豐富,書法精美,學術價值重大,是中國近年來考古發掘出土簡牘文獻的又一次重要收穫。簡牘主體內容為《日書》,經綴合、編連後總數為502枚,可分為78篇,其中57篇為原有篇題,涉及古人的衣食、居處、出行、婚嫁、農事、仕宦、生死、鬼神等社會生活與信仰方面的宜忌與選擇。其中,帶有樸素唯物思想的批判日書的文字內容也出現在M8墓地竹簡之中。 對構建漢代考古年代序列意義重大 作為中國2021-2035年國家古籍工作規劃重點出版項目、簡牘高質量整理出版工程項目等重要成果,《隨州周家寨漢墓簡牘》通過對簡牘的科學發掘和精細化整理,為脆弱簡牘的保護研究提供新的實踐範本。同時,《日書》等新的考古資料問世,有望推動學界重新評估術數在漢代社會的影響力。 據對出土的《告地書》木牘文字進行分析,周家寨墓地應與西漢桃侯國的公共墓地有關,M8墓地下葬年代、墓主身份明確,對於構建江漢地區乃至全國漢代考古年代序列具有重要意義,對研究西漢侯國地理制度及其歷史演變也大有裨益。 8月9日,《隨州周家寨漢墓簡牘》新書發布暨學術座談會在北京舉行。記者 孫自法 攝 2000年,位於湖北隨州西北郊的孔家坡墓地曾出土一批西漢前期《日書》。2014年,在與之毗鄰的周家寨墓地再次出土一批西漢前期《日書》以及一枚記載桃侯國內容的紀年木牘《告地書》。這兩批出土年代、內容都非常接近的《日書》尚屬全國孤例,堪稱「隨州日書雙璧」。 提供漢代思想文化研究第一手資料 《隨州周家寨漢墓簡牘》新書發布暨學術座談會當天舉行,中國古蹟遺址保護協會理事長宋新潮、中國古文字研究會會長吳振武分别致賀信。宋新潮指出,這批簡牘不僅確認了西漢桃侯國的地理位置,其豐富的《日書》內容更為研究漢代社會思想、術數文化提供了珍貴的第一手資料。吳振武表示,《日書》這類術數內容資料,可以直接反映當時社會的思想和文化,對於復原古代中國人的日常生活、考察古代中國人的認知水平,都具有非常重要的價值。 座談會上,簡牘發掘、整理、出版團隊與來自中國社會科學院考古研究所、北京大學、武漢大學等專家學者代表進行交流研討認為,《隨州周家寨漢墓簡牘》也是一份考古報告,其多學科協同的科技考古研究,代表著考古材料整理研究的方向,也豐富了對漢代考古的認識。 8月9日,《隨州周家寨漢墓簡牘》新書發布暨學術座談會在北京舉行,與會專家學者代表合影。記者 孫自法 攝 他們表示,湖北歷年共出土戰國楚簡、秦漢至六朝簡牘3.5萬餘枚,具有數量批次眾多、時代序列完備、文本內涵豐富的顯著特點,因此是簡牘的出土重地、保護要地和研究高地。 據湖北省文化和旅遊廳透露,2025年正值湖北江陵望山楚簡出土60周年、雲夢睡虎地秦簡出土50周年,湖北將舉辦「睡虎地秦簡出土50周年國際學術研討會」,推動文明對話,促進交流互鑑。(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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