「科技變量」如何變為強勁動能（人民觀點）
2026-01-21 19:57 3,517次浏览從唐卡與漆畫技藝的跨界融合，到漢藏設計師合作推廣民族工藝品；從社區中各族居民共跳鍋莊舞的溫馨畫面，到漢藏學生「結對子」學習…… 近年來，西藏多元文化發展不斷湧現鮮活案例，這些生動實踐正如高原格桑花的根系，在中華文化沃土中交織生長，是「中華民族一家親」最生動的詮釋，各民族文化在雪域高原交融，中華民族的大家庭在這裡其樂融融。 7月13日，西藏昌都瀾滄江天津廣場上，鍋莊舞愛好者踏歌起舞，舞出夏日夜間精彩。 中國藏學研究中心歷史研究所研究員張雲在接受專訪時表示，從古至今，西藏的優秀傳統文化在中華文化的懷抱中不斷發展，在交流中創新；今天，西藏的多元文化得到了傳承和保護，必將對中華民族現代文明建設作出自己的貢獻。 「中華民族多元一體格局形成是歷史必然」 西藏自古以來就是中國不可分割的一部分，西藏文化是中華文化重要的組成部分。 據張雲介紹，從元朝開始，西藏納入中央王朝行政管轄，全國實現一體化，也開啟了雪域高原與其他地區密切交流的新階段。藏族文化與各民族文化的融合，是在大一統歷史背景下實現的，是歷史發展的大趨勢。 7月14日晚，在西藏拉薩，亮燈後的布達拉宮與北京東路交相輝映，夜色璀璨奪目。 同時，西藏的多元文化同樣得到了很好的傳承。張雲表示，這也是由多方面的因素形成的，比如歷史上多個朝代儘管在政治上實現西藏的統一，但在文化上又採取了一種包容開放的姿態，「用我們今天的話來說，就叫『和而不同』，所以很好地傳承了西藏地區的民族文化」。 傳統藏醫既跟中醫互相學習借鑑，同時又保留了地域的特點；布達拉宮等藏式建築是藏族人民高原智慧的結晶，同時也吸收了漢族、蒙古族、滿族等其他民族的建築智慧；唐卡繪畫同樣和古代捲軸畫有關係，並且形成了自己的特色，具有豐富的文化內涵…… 7月15日，在位於西藏拉薩的西藏博物館，觀眾品鑑唐卡藝術。 「大家熟悉的絲綢之路、唐蕃古道、茶馬古道等網絡系統都促成了西藏文化在中華文化懷抱中不斷地發展，在交流中不斷地創新。」張雲表示，這個發展過程漫長而細緻，所以中華民族多元一體格局的形成是歷史的必然，且有著非常豐富的內容。同時，西藏的優秀傳統文化創新發展到今天，也煥發出了異彩，對中華民族現代文明建設必將作出自己的貢獻。 「全世界都會對今天西藏的文化發展由衷地高興」 國家高度重視保護和發展西藏優秀傳統文化，投入巨大人力、財力、物力，運用法律、經濟和行政等多種手段，使西藏優秀傳統文化在有效保護的基礎上得到了弘揚和發展。 2023年8月18日，由《格薩爾王傳》改編的國產動畫電影《雪域少年》在中國電影博物館舉辦首映禮。 西藏的非物質文化遺產傳承保護成就同樣引人注目。截至2024年12月，在中國列入聯合國教科文組織人類非物質文化遺產代表作名錄的44個項目中，熱貢藝術、格薩(斯)爾、藏戲、藏醫藥浴法、中國雕版印刷技藝(藏族雕版印刷技藝)名列其中。西藏自治區105項非遺列入中國國家級非物質文化遺產代表性項目名錄。唐卡繪畫、金屬鍛造技藝和造紙技藝等傳統技藝在傳承和弘揚中大放異彩。 作為一名歷史研究者，張雲切身感受到西藏優秀傳統文化在今天得到了很好的傳承、保護和發展。可喜的是，他也看到，不少外國有識之士能夠客觀地看待中國的發展，看待西藏各方面的進步，特別是文化事業的進步。 外國遊客在西藏拉薩市羅布林卡內品嘗青稞酒。 「我個人接觸過很多西方媒體、研究者，他們熱愛中國文化，熱愛西藏，也能夠認識到西藏的優秀傳統文化在今天得到保護傳承的客觀現實。」張雲認為，各國來客只要不抱偏見，都會對今天西藏文化發展的狀況感到欽佩和高興。（陳文韜）
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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