徐州8月9日電 (唐娟 朱志庚)2025年江蘇省城市足球聯賽(簡稱「蘇超」)自開賽以來,備受社會關注。賽場上,徐州主場啦啦隊身著漢韻隊服表演,令人印象深刻。8月8日,設計師洪流對外介紹,隊服設計創作靈感源自睢寧縣博物館的鎮館之寶漢畫像石《舞樂車馬圖》。 設計師洪流展示「蘇超」徐州主場啦啦隊隊服。 朱志庚 攝 在中國古代,人們把用腳踢球稱為「蹴鞠」。早在兩千多年前,漢高祖劉邦的父親劉太公在徐州老家時,就常與鄰裡少年們一起蹴鞠為樂。 6月中旬,應有關部門邀請,設計師洪流以「鼓舞彭城,足耀九州」為設計理念投入到「蘇超」徐州主場啦啦隊隊服設計任務中來。 城市探尋系列透光明信片。 朱志庚 攝 徐州古稱彭城,「彭」本意是指敲擊鼓面發出的聲響。建鼓舞是一種擊鼓而舞的傳統舞蹈,在漢代盛行。「我記得在睢寧就有一塊漢畫像石,展現了蹴鞠表演擊鼓助威的場景。於是我定下了隊服設計的初稿方向。」洪流說。經查尋,這塊漢畫像石叫《舞樂車馬圖》,是睢寧縣博物館的鎮館之寶。 「建鼓舞的助威氣勢,蹴鞠的競技張力,與現在啦啦隊的熱情,簡直是跨時空共鳴。」洪流坦言,最初設計時他曾擔心漢文化元素融入現代賽場會顯得生硬,還好睢寧縣博物館提供了《舞樂車馬圖》漢畫像石的高清資料,尤其是建鼓舞與蹴鞠同框的畫面,一下子讓漢代蹴鞠場景在自己腦海裡活了過來。 「蘇超」徐州主場啦啦隊隊服與《大漢蹴鞠》明信片的設計靈感源自漢畫像石《舞樂車馬圖》。睢寧縣博物館供圖 設計好的隊服借鑑古裝側系帷裳的經典造型,上面飾有建鼓舞拓印圖,將漢代鼓點的「助威密碼」具象化。衣服後背以現代審美重塑同款圖案,形成前後呼應。服飾以紅色、黑色為主調,盡顯「大漢雄風」。7月5日,「蘇超」徐州隊主場對戰南通隊,徐州主場啦啦隊首次著該款式隊服出現在徐州奧體中心。 此外,洪流和他的設計團隊聯合其他文創團隊,結合「蘇超」賽事創作了《大漢蹴鞠》明信片。用燈光透過明信片,可以看到隱藏其中的《舞樂車馬圖》拓印,市民還可以用手機掃一掃明信片上的 AR體驗碼進行趣味互動。 近日,洪流來到睢寧縣博物館再次現場觀摩《舞樂車馬圖》漢畫像石,並向博物館贈送100張《大漢蹴鞠》明信片留作紀念。(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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