看完電影買周邊 千億級市場的「破圈」邏輯
2026-01-01 20:07 5,829次浏览文藝盛宴再掀熱浪，上海東方藝術中心的舞臺持續煥發活力。8月至11月，一系列鋼琴盛宴正以多元姿態詮釋著黑白琴鍵的無限可能。這場跨越數月的音樂之旅，匯聚了國際著名鋼琴家葉菲姆·布朗夫曼、法佐·塞依，也迎來新晉鋼琴新星弗拉基米爾·維什涅夫斯基、劉曉禹等，在浩瀚的鋼琴世界中串聯起古典主義到現代派的音樂脈絡，為申城注入濃鬱的藝術氣息。新銳金獎與柴院大師：琴鍵上的多維浪漫與美育傳承8月23日，剛獲拉赫瑪尼諾夫國際鋼琴比賽金獎的俄羅斯青年弗拉基米爾·維什涅夫斯基，亮相「未來大師」系列音樂會，以貝多芬《月光奏鳴曲》鋪墊基調，演繹蕭邦《降D大調夜曲》《英雄波蘭舞曲》與李斯特《愛之夢》《F小調超級練習曲》，展現浪漫主義兩面性。次日，柴院大師安德烈·皮薩列夫與帕維爾·納塞希安聯袂呈現鋼琴馬拉松：納塞希安演奏舒曼《童年情景》、拉赫瑪尼諾夫《音樂瞬間》，皮薩列夫以蕭邦四首諧謔曲及柴科夫斯基《G大調華麗鋼琴奏鳴曲》收尾。作為全國首家與柴院戰略合作的劇院，東藝同步開啟大師班、美育講座，構建「頂級學府+頂尖劇院」美育生態，讓古典音樂生命力在傳承中生長。國際名家接力：從獨奏史詩到交響對話9月2日，六次格萊美提名得主葉菲姆·布朗夫曼獨奏會，串聯舒曼《C大調阿拉伯風格曲》、勃拉姆斯《F小調第三鋼琴奏鳴曲》（尤其鍾愛末樂章自由速度）、德彪西《意象集第二卷》（如繪製莫奈畫作）與普羅科菲耶夫《第七鋼琴奏鳴曲》（終章如戰爭吶喊），以龐大音量與細膩層次構建「音樂宮殿」。9月11-12日，法佐·塞依攜手德意志交響樂團（指揮派屈克·哈恩）帶來兩場盛宴：首場以孟德爾頌《美麗的梅露西娜》序曲、莫扎特《C大調第二十一鋼琴協奏曲》（塞依詮釋其「孩童般純真」）及貝多芬《第七交響曲》收尾；次日貝多芬專場中，《科裡奧蘭序曲》《C小調第三鋼琴協奏曲》與《第四交響曲》展現不同側面，雙鋼琴家出身的塞依與樂團默契配合，注入即興與嚴謹交織的魅力。東藝二十載：聚世界經典，育新銳耀舞臺恰逢上海東方藝術中心20周年，新演出季亮點紛呈。9月，大提琴家王健演繹巴赫無伴奏大提琴組曲全套，圖米納斯導演的瓦赫坦戈夫劇院原版話劇《葉甫蓋尼·奧涅金》《萬尼亞舅舅》登場。10月，普萊特涅夫解碼拉赫瑪尼諾夫浪漫，阿麗娜及朋友們帶來國際芭蕾明星薈萃，佩佩·羅梅羅以告別吉他獨奏對話靈魂，柏林愛樂弦樂四重奏呈現室內樂魅力。11月，神秘園攜30周年旋律織就詩意，丹尼爾·加蒂執棒德勒斯登國家管弦樂團與鋼琴家劉曉禹共探德奧古典，麥斯基大提琴獨奏綻放技藝與詩意，月末蒂勒曼執棒維也納愛樂樂團以「金色之聲」為申城添彩。
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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