華夏銀行：楊偉董事會秘書任職資格已獲批
2025-12-20 15:04 1,436次浏览敦煌藏經洞出土的文獻，是鐫刻著中華文明基因的「活化石」。這批跨越魏晉至宋的珍貴遺存，涵蓋隸書、楷書、行書、草書等多種書體演變軌跡，不僅見證了漢字書法從實用向審美的歷史躍遷，更承載著古人的精神追求與文化密碼，為研究中國書法藝術的時代特徵提供了不可替代的實證資料。如何讓沉睡在文獻中的古老書法「甦醒」？漢儀敦煌當代字庫項目團隊以數位化轉譯千年敦煌遺書書法，構建起系統化的「敦煌體」字庫。日前，敦煌遺書《法句經》隸楷首次應用於敦煌當代美術館年度大展《登臨出世界》中，標準著該字庫正式發布。20世紀初的劫難讓大量敦煌文物流失海外，成為國人心中的文化之痛。「敦煌體」字庫項目以「讓流失的文明回家」為初心，聚焦漢字書體演變的關鍵節點——隸楷之變，精選現藏於法國國家圖書館的《法句經》《成實論》《妙法蓮華經》等不同時期典型寫本作為母本，展開對海外敦煌寫本的數字再生探索，讓散落在海外的敦煌記憶重新匯入中華文明的長河。由敦煌學專家、書法家、藝術家、人工智慧技術專家等組成的跨領域團隊，在深度解析敦煌遺書書法筆法、結構、氣韻的基礎上，運用基於深度學習的風格遷移等前沿技術，對有限的書法樣本進行精準拓展，構建起大規模、系統化的「敦煌體」字庫。從筆尖的提按頓挫到代碼的0與1，從泛黃的紙卷到數位化的字符，技術手段讓敦煌書法突破了時空限制，實現了書法藝術從「文物標本」到「數字資產」的跨越，讓千年筆墨在數字時代獲得了「活態傳承」的新生命。在「登臨出世界」展覽現場，展覽前言與章節標題首次使用了項目研發的敦煌當代隸楷風格字體，古老筆墨與現代展陳碰撞出獨特的美學火花；藝術家鄭靖的作品《映心》則將傳統敦煌書法與現代光影藝術相融合，讓觀眾在光影流轉中感受千年書法的靈動。 業內人士指出，從藏經洞的千年塵封到數字時代的筆墨新生，「敦煌體」字庫不僅是一次書法藝術的當代轉譯，更是中華優秀傳統文化「創造性轉化、創新性發展」的有益實踐，讓敦煌遺書從博物館的展櫃中「走」出，融入當代文化肌理。 在文化自信日益增強的今天，這樣的探索正為我們打開一扇窗：讓更多沉睡的文化遺產甦醒，讓千年文明在當代綻放新的光彩。未來，「敦煌體」字庫將廣泛應用於學術研究、藝術展覽、公共美育及日常生活的方方面面——從古籍整理的規範用字，到中小學書法教育的範本，再到書籍裝幀、品牌設計中的文化表達，讓敦煌書法的韻味滲透到當代生活的細節裡，成為連接古今的文化紐帶。
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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