津門憑闌:有形有神,更有現代範兒

2025-12-29 19:00 7,312次浏览

  福州8月7日電 (葉秋雲)「我希望下次走進福建省檔案館的時候,可以看到族譜上爺爺在的那一頁展列在櫥窗裡。」臺灣青年林冠廷6日在福州表示,只因那一頁清楚地告訴觀展者:大陸的親人沒有忘記在臺的親人。   半紙族譜連兩岸。在福州舉辦的第十三屆海峽青年連心匯上,臺灣兄弟林彥辰、林冠廷將承載遷臺記憶的族譜仿真件捐贈給福建省檔案館。 8月6日,在福建福州舉行的第十三屆海峽青年連心匯上,臺灣兄弟林彥辰、林冠廷將承載遷臺記憶的族譜仿真件捐贈給福建省檔案館。葉秋雲 攝   林彥辰、林冠廷的爺爺林文芳是福建莆田人,在明代著名御史林潤的故居出生長大。1947年,滿腹經綸的林文芳被復旦大學錄取,欲與嫁到臺灣的姐姐共話佳音,卻被滯留寶島近半個世紀。   20世紀80年代末,兩岸冰融,林文芳即啟程「登陸」,重返莆田,與家人團聚。再返臺時,林文芳特意帶回半張族譜,交予後人。   9年前,林彥辰、林冠廷先後赴北京大學求學。求學期間,兄弟二人特意帶著爺爺林文芳帶回臺灣的半張族譜的複印件赴祖籍地尋根。雖僅有幾封爺爺的書信和半張族譜,在福建當地機構的協助下,卻讓他們到福建後不到一天內就尋找到大陸親人。   回到祖厝後,兩兄弟見到了爺爺的八侄子和九侄子,還有幾位堂兄弟。林冠廷回憶道,吃團圓飯時,莆田親友依照莆仙習俗,特地為臺灣來的兩兄弟做了代表「平安」的媽祖面,和代表「團圓」的紅團。   林冠廷說,雖從未謀面,但倍感親切,「大家一起吃團圓飯,聊家族的往事和各自的生活。」   「爺爺將這半張族譜帶回臺灣,是希望後輩不要忘記自己的『根』。」林彥辰說,將族譜仿真件捐贈給福建省檔案館,就是想讓這份跨越海峽、無法切割的骨肉同胞之情,被更多人看見、聽見,也鼓勵更多臺灣同胞回到大陸尋根。(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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