近年來,各地僑鄉在文創開發和城市IP塑造上展現了蓬勃活力。作為中華文化的重要組成部分,僑鄉文化憑藉獨特的跨文化屬性,天然具備國際傳播的潛力。當前,各地僑鄉正通過富有創意的表達,推動僑鄉故事走向海外,激發更廣泛的文化共鳴。 各地僑鄉正積極嘗試,將豐富的文化元素轉化為可觸可感的深度體驗。例如,將非遺技藝、傳統建築等文化元素,創新設計為拼圖、手工模型等文創產品,讓參與者通過指尖上的實踐,直觀感知僑鄉文化魅力。 我們觀察到,那些能有效吸引海外受眾,特別是華裔新生代和外國年輕人的僑鄉文創,大多還具備強烈的互動性和社交屬性。以泉州「簪花圍」這項閩南地區漁家女的傳統穿戴習俗為例。在華僑大學,我們曾邀請留學生欣賞簪花文創、體驗簪花儀式。他們體驗後,常主動將照片和視頻分享至Instagram、TikTok等海外社交平臺,並自發介紹僑鄉非遺。這類活動精準捕捉並滿足了Z世代青年「愛分享」的心理需求,跨越文化隔閡,將僑鄉文化元素轉變為他們樂於展示和討論的文化符號,實現好感度傳播。 文化符號的持久魅力,還在於其承載的故事能引發情感共鳴。當前,眾多僑鄉文創產品著力展現華僑華人在促進中外友好中的橋梁角色。這類作品幫助華裔新生代更全面地理解到,祖輩不僅是遠行的遊子,更是新家園的建設者與貢獻者。這種敘事,不僅有助於新生代建立與故鄉的情感認同,也有助於他們建立堅實的文化身份連接。 華裔新生代和熱愛中國文化的國際青年,是僑鄉文化國際傳播中不可或缺的「生力軍」,他們兼具文化背景優勢和對居住國社會的深度了解,是優秀的「文化使者」。僑鄉文創的發展,需要更重視並持續激發他們的創造力與傳播熱情。 未來,相信僑鄉文創在國際傳播舞臺上大有可為。通過持續聚焦深度體驗、挖掘共鳴故事、推動互動共創、充分發揮新生代的橋梁作用,我們能不斷創作出既根植於中華文化沃土、又能引發世界迴響的優秀文創作品,讓僑鄉文創成為講述中國故事、促進民心相通的亮麗名片。 (本報記者 林子涵採訪整理)
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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