上半年公安機關立案偵辦食品藥品、智慧財產權等領域犯罪案件2.5萬起
2025-12-03 16:15 8,437次浏览「終於能穿著巫師長袍走進劇場，感覺像收到了霍格沃茨的錄取通知書！」18歲的「哈迷」林子欣舉著自製的發光魔杖，興奮地向身邊同樣裝扮的夥伴揮舞手臂。在上海前灘31演藝中心，這樣的場景隨處可見 ——8月7日至10日，《哈利·波特與阿茲卡班的囚徒》與《哈利·波特與火焰杯》電影交響視聽音樂會在此上演，吸引眾多哈迷前來赴這場魔法之約。「我從10歲開始追《哈利・波特》系列，現在帶著7歲的兒子一起來，想讓他也感受這份魔法的魅力。」「哈迷」張凌宇說。一旁的兒子手裡抱著貓頭鷹「海瑟薇」玩偶，眼裡滿是期待。65歲的王先生則是陪孫女來的，他笑著說：「雖然我沒看過電影，但孫女給我講了好多哈利·波特的故事，說這場音樂會能聽到魔法世界的聲音，我也來湊個熱鬧。」 穿著巫師袍帶著魔杖來打卡的觀眾 吳桐 攝40尺巨幕上播放著《哈利·波特》電影畫面，與指揮楊士弘和上海愛樂樂團的現場演奏形成奇妙共振。演出前，楊士弘特意對觀眾說：「這場音樂會不必拘束，大家可以跟隨情節鼓掌、歡呼，也可以嘲笑劇中的人。」自2016年《哈利·波特與神秘的魔法石™》音樂會全球首演以來，已有超過300萬粉絲體驗了魔法世界，到2024年已在全球超過48個國家舉辦逾2973場演出。 《哈利·波特》電影音樂會現場 大船文化提供約翰・威廉士為《哈利・波特》系列創作的音樂之所以經典，首先在於其極高的旋律辨識度。電影開篇，就是約翰・威廉士創作的《海德薇變奏曲》，鋼片琴奏響的靈動旋律，如精靈般輕盈跳躍，一響起就能瞬間將人帶入奇幻的魔法世界，成為整個系列最具標誌性的音樂符號之一。「我們是帶著曾經的觀影記憶走進劇場，在熟悉的畫面與現場演奏中重溫初遇時的感動。」張凌宇說。在描寫霍格沃茨城堡的段落中，音樂恢宏而神秘，銅管樂器的厚重音色與弦樂的細膩交織，展現出城堡的莊嚴與神秘。而在哈利、羅恩和赫敏的友情場景中，旋律則變得溫暖而舒緩，小提琴的溫柔演奏傳遞出真摯的情感。在魁地奇比賽場景中，音樂節奏隨著比賽的緊張程度不斷變化，將緊張氛圍推向高潮；當哈利面對黑暗勢力時，低沉的銅管和壓抑的弦樂則營造出恐怖、壓抑的氛圍，增強了劇情的衝擊力。 《哈利·波特》電影音樂會現場 大船文化提供今年，《愛樂之城》《神女》等中外電影音樂會在滬演出，均獲得票房成功。6月28日，「百億票房作曲家」阿鯤在上海西岸大劇院舉辦音樂會，現場奏響了熱門影視IP《哪吒之魔童鬧海》《流浪地球 1&2》《舌尖上的中國》中的經典配樂。電影《哪吒之魔童鬧海》中「太乙真人」配音演員張珈銘驚喜現身，與阿鯤共同演繹，將「鬧海」的熱鬧與氛圍推向頂點。對古典樂團而言，這是突破小眾圈層的捷徑——上海愛樂樂團通過《哈利・波特》音樂會吸引年輕觀眾；對電影IP來說，音樂會則是延長生命周期的良方，《指環王》系列通過交響巡演，持續激活上映二十年後的粉絲社群。在《哈利・波特》音樂會現場，常能看到「三代同堂」的場景：祖輩為交響樂駐足，父母為青春回憶動容，孩子則被魔法世界吸引。音樂廳裡，蔓延著跨越年齡的文化共鳴。
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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