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2025-12-17 19:16 7,523次浏览8月12日，常德公寓底樓的千彩書坊內，一本本曾斬獲國際大獎的書籍設計作品靜靜陳列，與張愛玲筆下的舊時光形成跨越時空的對話。作為滬上首家自籌經費設立「中國·最美的書」專區的實體書店，千彩書坊以「書語·書境——張志偉書籍設計藝術展」為2025年上海書展預熱，開啟了一場關於書籍美學與城市文化記憶的深度探討。新民晚報記者獲悉，自2008年靜安區修繕張愛玲故居常德公寓以來，千彩書坊便以「城市書房+」模式探索實體書店轉型，17年間舉辦三百餘場藝術展覽，成為上海文化地標。此次展覽不僅是其「中國·最美的書」專區的年度重頭戲，更延續了自2021年春啟動的「中國·最美的書」設計師系列展傳統——此前，周晨、袁銀昌、劉曉翔三位設計家已在此留下足跡，讓這座150平方米的書店成為中外書籍設計交流的微型樞紐。「每年『中國·最美的書』國際設計家圓桌論壇在此舉辦，萊比錫『世界最美的書』獲獎者常聚於此。」資深出版人祝君波表示，千彩書坊常年陳列「最美的書」獲獎作品，並定期更新主題展陳，「嘗試打破書店僅作為銷售場所的局限，讓市民近距離感受書籍設計的溫度。」本次展覽集中呈現了設計師張志偉38年職業生涯中的30餘件書籍設計代表作與20幅關聯海報，包括《梅蘭芳藏戲曲史料圖畫集》（2004年「世界最美的書」金獎）、《漢藏交融——金銅佛像集萃》（中國出版政府獎裝幀設計獎）等裡程碑式作品。「我的設計歷程可分為兩個階段：河北教育出版社時期追求『大象無形』，以極簡語言提煉文本精神；中央民族大學任教後，則轉向從內容編排到整體形態的編輯設計。」張志偉在開幕式上回顧道。他特別提到，近期關注書籍之美在傳播、商業、審美、收藏、精神等維度的延伸，「例如為故宮博物院設計的《清宮戲畫研究》，我們通過材質與工藝的創新，讓書籍本身成為可觸摸的文化遺產。」展覽同期，張志偉在靜安區圖書館以「書語·書境——書籍之美的多維延伸」為題展開演講，吸引120餘位設計師與讀者參與。他以《中國民間剪紙集成 蔚縣卷》為例，闡釋如何通過信息梳理與視覺邏輯重構，將地方性知識轉化為具有國際傳播力的設計語言。互動環節中，設計師袁銀昌感慨：「張老師的作品始終在理性與感性間尋找平衡，這種設計觀恰恰呼應了上海開放包容的城市氣質。」而千彩書坊的常客、市民陳女士則表示：「在這裡，書籍不僅是閱讀對象，更是被設計的藝術品。這種體驗讓我想起張愛玲筆下『生命的華袍』，設計讓文字有了觸感。」作為中國書籍設計走向世界的重要推手，「中國·最美的書」評選自2003年落地上海以來，已培育出102部「世界最美的書」獲獎作品，佔中國獲獎總數的80%。靜安區圖書館相關負責人說：「當書籍設計展走進歷史建築中的書店，當學術論壇與市民閱讀產生交集，文化便真正實現了『破圈』。千彩書坊的模式為上海『15分鐘文化生活圈』建設提供了新思路。」
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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