北上抗日宣言發布地的振興圖景
2026-01-14 06:48 9,637次浏览當中國遊戲攜傳統文化走向世界，如何講好中國故事，守住創新價值？近日舉辦的第九屆中國網絡版權保護與發展大會上，國家版權局公布《第二批版權強國建設典型案例》，共收錄全國36個案例，「上海市構建遊戲版權管理、保護與多元化發展體系」案例入選。這一案例由上海企業米哈遊申報，作為全球知名科技型文創企業，米哈遊已推出《崩壞學園2》《崩壞3》《原神》《未定事件簿》《崩壞：星穹鐵道》《絕區零》等一系列高質量作品。米哈遊在業內首創版權商業化管線模式，實現對遊戲音樂、美術等核心要素的全流程管理，同時堅持立體化開發遊戲版權，圍繞精品原創IP開展全產業鏈布局，充分釋放版權價值。為在全球化進程中利用遊戲載體講好中國故事，米哈遊採取多元化的版權開發戰略，在遊戲設計過程中，從中國傳統文化中汲取大量靈感，豐富了遊戲的文化內核，讓全球玩家了解中國傳統文化的魅力，同時通過技術創新，搭建工業化管線賦能遊戲研發，保障了高質量內容的持續供給。在面向全球市場時，深耕本地化運營，並在遊戲中融入多元文化，在不同語言體系下尋找最貼切的表達，更精準地傳遞文化語境。為推動遊戲行業對版權保護的關注，米哈遊還於2024年聯合多家知名遊戲企業共同發起成立徐匯區遊戲企業版權保護聯盟，促進遊戲產業的創新與發展。憑藉系統性版權工作機制，米哈遊的遊戲產品在全球市場展現出強大競爭力，為中國遊戲行業提供高質量實踐範例。 米哈遊法務總監羅希在「動漫遊戲產業發展與法治保障」分論壇主題演講環節，米哈遊法務總監羅希受邀分享了米哈遊通過文化創新表達、技術突破賦能、多元文化融合三大路徑落實版權開發戰略，搭建智慧財產權管理體系、採用維權「組合拳」，守護原創價值的創新探索。針對商業秘密洩露、私服架設、遊戲外掛、盜版衍生品等侵權行為，米哈遊持續通過民事訴訟、行政舉報和刑事途徑相結合的方式開展持續性專項維權，此前多個維權案例先後入選最高人民法院、國家市場監督管理總局發布的典型案例，對不法行為起到有效震懾。
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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