「我也妹想紅啊！」東北三胞胎媽媽 意外闖出千萬GMV帶貨路？
2025-11-20 00:59 8,974次浏览西安8月10日電 題：從戲臺到「豎屏」 秦腔轉身成西安微短劇產業新亮點 作者 楊英琦 當戲臺上的彩腔慢板凝練成手機屏裡的驚鴻一「嗓」、彩繪臉譜化為素雅漢服下的眉目傳情、「短劇裡面居然聽到戲腔」的驚嘆撞上「秦腔一次大膽創新」的歡呼……西安三意社創作中心主任張崇學看著評論區裡秦腔老戲迷與「Z世代」新觀眾的罕見同框，指尖輕叩屏幕笑道：「藝術沒有邊界，是千變萬化的。」 作為秦腔經典劇目，《火焰駒》是百年秦腔劇社三意社的「看家戲」，早在1958年就作為秦腔電影風靡中國。時隔六十餘年，這部經典從銀幕到豎屏，再次成了秦腔開拓新路的「先鋒」。 「不少人都是短視頻的忠實用戶，年輕人更是對這類輕量化內容有著高關注度與接受度。」張崇學回憶道，「躲不開」海量短視頻的衝擊，他與同事靈機一動，「躲不過就加入，把百年老戲改個『輕巧身段』，說不定哪一聲就唱進年輕人心裡了」。 原版三小時的舞臺劇被濃縮為20段精華唱段，每段時長控制在40秒左右；打破傳統單線敘事，以「權謀主線+愛情支線」的複合結構重塑劇情；用面部特寫鏡頭替代傳統哭腔，強化情感衝擊——據此部微短劇導演陳淑玲介紹，為符合微短劇「短、平、快」的傳播特性，主創團隊在改編這部秦腔經典時，從藝術形式轉換、敘事節奏重構、年輕化表達等方面進行了創新探索。 由秦腔劇目《火焰駒》改編的微短劇拍攝現場。(受訪者供圖) 「我們將戲曲唱腔降調，削弱嘶吼感；配樂融合影視原聲，壓住秦腔中傳統樂器的刺耳；日常戲份改為接近念白的低吟。」該劇編劇劉戈兵向記者介紹，在強調沉浸感和生活化的微短劇裡，既要保留秦腔特色，又要新觀眾易於接受，主創團隊下了不少功夫，但大家都認為值得：「秦腔的『魂』在韻味，不在音量。」 不負創作團隊的期待，由秦腔經典劇目《火焰駒》改編的微短劇以豎屏形式上線。上線首日，該網絡平臺客戶端熱度值突破1300萬。 張崇學表示，「便利」是微短劇的最大特點。「年輕觀眾不用專門跑劇場，手機隨時看。兩三分鐘一個小故事，也符合當代青年看視頻的習慣。新觀眾先被輕鬆『種草』，才有可能深入了解傳統。」此外，微短劇的製作成本小、周期短，從籌備到拍攝結束只需一至兩個月。 微短劇拍攝現場，導演陳淑玲向演員「說戲」。(受訪者供圖) 近年來，西安微短劇產業蓬勃發展。《中國微短劇行業發展白皮書(2024)》顯示，全國每100部微短劇中約有60部誕生於西安。 「我們認為，要將這一新形式常態化發展，深厚的傳統文化元素是根基。它能賦予作品持久的生命力，避免潮流快速『退潮』。因此，推動經典戲曲等傳統文化與微短劇融合是必要的創新，也是實現內容多元化與產業可持續發展的雙贏之路。」陝西西影數碼傳媒科技有限責任公司劇集中心總製片人陳斌介紹，作為此部微短劇的製作方、出品方之一，該公司積極踐行「微短劇+文化內核」的創作思路，未來計劃持續深耕非遺傳承、鄉村振興等多元題材。 「秦腔的烈焰，燒穿的是傳統與當代的次元壁，更點燃了文化自信的火種。」劉戈兵認為，當百年戲文被「Z世代」的指尖喚醒、傳統文化在豎屏中煥發新生，文化傳承的主動權正從「搶救性保護」轉向「創造性徵服」。在他看來，傳統文化不會過時，只是在等待被這個時代重新點燃。(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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