探訪西藏林芝嘎拉村 民族團結澆築幸福「桃花源」
2026-01-03 12:24 8,921次浏览忻州8月9日電 (劉小紅)9日，千年古城山西代縣「雁門關文化藝術館文化夜市」開市。這場以非遺為核心、融合多元消費場景的夜間經濟活動，已成為代縣文旅融合的新亮點，吸引眾多市民、遊客參與體驗。 走進場館，館內陳列梁荔葉大師及其弟子的諸多作品，展示著北派彩塑繪畫藝術的獨特魅力；場館內精心設置了非遺技藝實踐區域，提供剪紙、刺繡、麵塑、繪畫、雕刻等豐富的非遺體驗項目，遊客可觸摸材料、使用工具，在非遺代表性傳承人的指導下完成作品，感受非遺技藝的精妙。 館內陳列著梁荔葉大師及其弟子的諸多作品，展示著北派彩塑繪畫藝術的獨特魅力。劉小紅攝 館內還特別設有親子活動區，成為家庭增進情感交流的場所，全家齊上陣，一起動手製作麵塑、繪製彩繪，在協作中享受歡樂時光；在非遺美食區，代州熬魚、金波黃酒等特色飲食琳琅滿目，遊客可品嘗地道風味，購買產品作為伴手禮。 雁門關文化藝術館館長趙雲飛介紹，「文化夜市」每日會安排3個至5個非遺表演，道情、戲曲與現代歌舞交替上演，同時藝培學校「小藝術家」們也會登臺展示才藝。 此次「文化夜市」的推出，是代縣推進文旅融合的重要舉措。代縣歷史底蘊深厚，擁有4處全國重點文物保護單位、444處文物古蹟及108項非遺代表性項目。近年來，當地積極探索創新，通過「關城聯動」模式，將雁門關景區與代州古城資源整合，推出「晨登雁門關，夜宿代州城」特色IP，為遊客打造全新的旅遊體驗。數據顯示，2025年上半年代縣A級景區接待遊客71.69萬人次，同比增長37.94%，代州古城景區接待量同比激增214%。 此次「文化夜市」的推出，是代縣推進文旅融合的重要舉措。劉小紅攝 在採取系列舉措後，代縣逐漸從旅遊「過境地」轉變為「目的地」。遊客來到代縣，可品黃酒、吃熬魚、逛古城，盡情享受遊玩時光。然而，每到夜間，遊客常常覺得古城夜晚的活動較少，缺乏一個既能放鬆身心又能感受文化魅力的好去處。「『文化夜市』的開市，正是要解決這一問題，實現文化惠民、樂民，讓市民和遊客感受雁門關下獨特的『文化煙火氣』，提升城市人氣和文化品位，豐富民眾的精神生活。」趙雲飛如是說。 據了解，「文化夜市」採用「文化+商業」雙輪驅動模式，結合地域特色與消費需求，融合多元業態，為市民和遊客打造沉浸式文化體驗空間。 山西代縣「雁門關文化藝術館文化夜市」開市。劉小紅攝 「文化夜市」籌備試運營三天，便吸引大量市民和遊客。代縣華龍小學組織暑期親子活動，每天安排一個班級家長和孩子到藝術館參觀體驗、開展社會實踐。孩子們在館內好奇觀察，家長參與互動，共同感受非遺魅力。周邊入住的遊客晚飯後也紛紛走進藝術館，欣賞北派藝術和非遺表演，參與麵塑泥塑、陶藝製作、白描彩繪、剪紙刺繡穿珠等活動。一位北京女遊客白描線稿一小時後，拿著自己的作品與藝術家合影，稱這是旅行中最開心的時刻，當即決定續住一天。還有一位東北遊客欣賞北派藝術家安大師的佛像作品後，被其精湛的技藝所折服，花2萬元購買併合影。 活動現場，代縣副縣長李諾認為，「文化夜市」是文旅發展過程中一種創新的發展思路，其布局令人眼前一亮，運作方式嶄新超前，為代縣文旅發展開闢了新的道路，充分彰顯出代縣文旅發展大有可為的廣闊前景。(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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