8月13日至19日,2025上海書展暨「書香中國」上海周舉行,松江分會場主題系列活動同步啟幕。今年,松江區將推出「1場主題活動+4個系列活動+X場閱讀分享活動」,重點突出「舊書新知」理念,把全民閱讀嵌入文旅商體展融合發展格局,依託文明實踐陣地功能和多元場景構築多元立體、貼近居民的公共文化空間網絡,讓書香沁潤城鄉市民生活。記者在雲間文明市集看到,「奇換公園」舊書交換市集活動吸引大批親子家庭、市民圍觀參與。在擺攤互換、幫助舊書找到新知己的同時,不少人還將自己讀過的舊書兌換成新海派主題書店「讀不止書局」所推出的舊書盲盒,希冀從因緣邂逅的舊書中汲取新的營養。而在一旁的特色文創市集裡,鍾書閣、新華書店、信條書店等攜精美文創產品、經典書籍亮相,通過文旅商體展聯動賦能,為樂於淘書收藏的讀者帶來多重福利。此外,現場還有「家+書屋」非遺拓印書籤、定製書包等手工體驗;朗讀亭、趣味打卡、古書裝訂、絲網版畫、書寫扇面等互動體驗活動。書展期間,除了位於雲堡未來市的主場系列活動外,圍繞全民閱讀、婚戀文化、尋根溯源、家風傳承等主題定製的4場系列活動將陸續在鍾書閣、廣富林、浦江之首及浦南鄉村等景區及文化地標上演。小朋友可結伴走進鍾書閣,在「書店奇妙夜」裡與好書相伴而眠;情侶們則相約朵雲書院·廣富林店品讀民國婚書,在穿越時空的別樣浪漫裡共話新時代婚戀觀;青年人走進浦江之首景區,在《澤國策·浦江潮湧》治水「劇本殺」裡尋根溯源,沉浸式了解傳承中華優秀傳統文化;祖孫相聚在浦南鄉野村咖「Hula胡光裡」共讀家書,在古今家風故事薰陶下傳優良家風、揚時代新風。後續,松江還將圍繞重要時間節點,積極宣傳「舊書新知」理念,運用數位化傳播、AI、VR等信息化新技術,以「滬尚書房」、「邱根發書房」、「時光悅讀」、「家+書屋」、「佘山讀書會」等項目品牌,組織開展閱讀分享、主題書展、讀書會、舊書循環回收和互動體驗等形式內容豐富的全民閱讀文明實踐活動,讓全民閱讀不止於書、不止於展,而是透過豐富多彩的文明實踐一呼百應、聲浪四方,讓「書香之域」弦歌和鳴,文明之花處處盛放。
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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