氣象部門的「火力」能有多強？ 實拍人工影響天氣作業 能減少天氣對莊稼的損害
2025-12-31 01:04 9,952次浏览文匯報獲悉，8月10日清晨，海派藝術名家、上海大學美術學院教授、上海中國畫院畫師張培礎因病辭世，享年81歲。這是在上海美術界德高望重卻分外低調的一位藝術家，成名甚早，內功深厚，桃李滿天下。 今年春夏之交，張培礎在上海中國畫院美術館剛剛辦完「海上名家研究系列·大道尋真——張培礎水墨作品展」。這竟然是耄耋之年的他生平第二次舉辦個展，著實令很多人感到意外。在這次展覽上，張培礎呈現70餘件題材豐富的畫作，包括主題畫作品、戲劇人物、海上畫家造像系列、人物寫生系列、人體系列等，跨度超過40年，其中包括特意創作的一批新作。展覽期間，他向記者坦言：「我這一輩子畫了好多作品，不少經典作品已反覆展示過，這次希望能換點新的！」而彼時，他的身體狀況已不容樂觀。 張培礎的筆端，始終保持著日常、自然、本真的湧動。以人物畫見長的他，往往關注生活中的個體，尤其是身邊的都市人物，作品多描繪現代都市中形形色色人的生活場景、神態和情感。這些畫作似乎過於平和，算不上彈眼落睛，卻親切得就像人們熟悉的生活，並且經得起一再回味。張培礎的人物畫，在海派畫家中相當具有辨識度。除了主題性創作，他的畫幾乎無一例外呈現出一種「瀟灑的嚴謹」——一方面不勾線，慣用大筆磅礴、水墨淋漓的沒骨畫法，另一方面對於造型、結構等關係格外講究，既洋溢著濃濃的東方寫意，又呈現出較強西洋式的光感。 對於水墨這一東方特有的藝術語言，張培礎一直保持著自己的思考。他認為，筆墨術語中筆性、筆意、筆情之精微，墨韻、墨氣、墨趣之魅力，正是中國畫審美的最高境界。中國寫意水墨借物言志，抒發對中國畫意念、意韻精神的感悟，崇尚對筆墨精神含量的追求，正是一種藝術品性的至高境界。早在20多年前從上海大學美術學院副院長一職退休前夕，張培礎就曾和學生們辦起「水墨緣」師生展，日後又將「水墨緣」從展覽拓展成一個長期交流水墨技藝、心得的藝術沙龍，為海上水墨的探索與創新默默蓄力。
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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