「兩高」發布依法懲治掩飾、隱瞞犯罪所得、犯罪所得收益犯罪典型案例
2025-12-29 01:49 9,824次浏览面對當下存在的信息泛濫與資訊過載，我們如何重新定義閱讀？2025上海書展暨「書香中國」上海周昨天開幕，「書香上海·東方閱讀盛典」作為書展重要組成部分，以「語言·情感·時代·文明·視野」為主題，匯聚熊月之、孫甘露、田崇雪、毛尖、徐滬生、李仲謀等名家圍談，許多讀者提前在友誼會堂「蹲守」，現場座無虛席。多位作家學者直言，平時也會刷短視頻看直播，其中不乏有趣的表達，但並不擔心其對紙質書或長內容的衝擊。「不拒絕新媒體的便捷，也不放棄深度思考的價值。但要警示碎片信息導致的知識失衡與精神淺薄化。深度閱讀的價值在於，學會從碎片中尋找系統，在信息洪流中守護清醒的頭腦與豐盈的精神世界。」江蘇師範大學教授、百家講壇主講人田崇雪說。跳出「信息繭房」隨著智慧型手機的普及，大眾生活方式已然發生深刻變革，被海量信息包圍、算法推薦、知識付費成為常態。傳統意義上的「深度閱讀」——比如系統閱讀經典、沉浸式思考，在新媒體時代似乎面臨挑戰。打開手機、電腦或手持電子書閱讀器享受海量書籍內容，是「Z世代」的閱讀新常態。短視頻、公眾號、音頻等碎片化內容正重塑閱讀方式。「閱讀的選擇最終取決於讀者自身的主體性。無論買課還是逛書店，關鍵在於是否真正投入思考、獲得啟發。新媒介未必導致思想簡化，但需小心語言退化。」田崇雪剖析算法對認知多元性的限制，認為「流量至上」容易擠壓內容深度，警惕文化被「景觀化」「消費化」，避免讓閱讀成為「身份標籤」。但新環境也給文化傳承創新帶來新機遇。「一條」創始人兼CEO徐滬生談到新媒介作為「閱讀入口」的可能性，探討音頻、解讀類內容相對降低了經典門檻，有助於打破傳播壁壘，發掘多元聲音的價值。在他看來，或許新媒體不是敵人，而是橋梁，關鍵在於我們能否從「被動接收」轉向「主動篩選」，讓碎片成為通往深度的階梯。走向城市深處「上海是我的偶像。年輕時，是一位戀人；父母離世後，就像我的父母。」上海市作家協會主席孫甘露與華東師範大學教授毛尖圍繞「寫作與上海」展開對談，孫甘露形容上海的邊界仿佛就是世界的邊界，上海不僅是地理意義上的城市，更是文學創作中鮮活的精神符號，滋養著與它共生的寫作者。這座城市的多元與包容，為創作提供了源源不斷的靈感。優質閱讀與寫作，需跳出浮光掠影，潛入城市深處。此前創作長篇小說《千裡江山圖》，孫甘露多次走訪歷史遺蹟，參考當時上海的城市地圖、報紙新聞、檔案、風俗志等，重現20世紀30年代上海的建築、街道、飲食、風俗和文化娛樂等，建構出令人身臨其境的小說空間感。在他看來，城市生活中磨礪出的韌性，會從日常處世滲透到創作裡。他回憶道，做郵遞員的經歷塑造了他對城市的認知。「書寫上海時，作家會不自覺地將個人記憶與城市肌理交織，讓作品呈現出獨特時代印記。」毛尖認為，上海獨特之處在於其既能承載宏大敘事，又充滿市井煙火氣，這種雙重特質為寫作者提供了廣闊表達空間。上海社會科學院研究員熊月之以《在文物、藝術與歷史的交融中citywalk——談上海六千年》為題，分享從事上海歷史研究和知識分享的心得。新書《上海六千年：海納百川的文明之路》正在上海書展展出，還「走」進了上海地鐵「文化長廊」展區，供乘客讀者駐足閱覽。「漫步上海六千年文明之路，既是對這座城市精神品格的深度解碼，也是對學科壁壘的跨越性突破。」熊月之說。「2025上海書展東方悅讀· Metro大都會城市文化地標徵集活動」同期啟動。
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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