「小林漫畫」來閔行出差啦,還有百場閱讀活動已待命。8月13日晚,「一書一世界」2025上海書展·閔行夜讀周在閔行區圖書館一樓大廳啟動。作為上海書展閔行分會場的品牌活動,這項持續三年的夜讀之約成為眾多讀者的習慣和期盼。今年啟動儀式上,讀者們跟隨鏡頭走進閱遊閔行、書房有約、敏讀會、尋脈閔行、閔圖媽媽小屋等閱讀品牌活動,找尋自己的身影;傾聽「我家的舊書新知」分享,了解與書結緣、因書成長的動人故事;解鎖《閔行閱讀生態數據》,一起見證閱讀在閔行的蓬勃生機。當天,作家、學者鮑鵬山來到閔行圖書館為讀者帶來《孔子語錄》新書分享。閔行圖書館館長張勁芳介紹,今年閔行夜讀周推出小林漫畫展,希望以IP影響力與多元互動形式吸引讀者目光;邀請名家大師,從文學、法學、歷史、流行文化等領域出發,分享兼具深度熱度的話題;策劃文創共創,以打卡集章、線上直播等多元玩法,實現互動破圈;升級品牌活動,以「閱遊閔行」盤活區內兒童友好城市閱讀新空間、閔行城市書房等新型文化陣地,融合非遺體驗,打破靜態閱讀模式。書展期間,閔行夜讀周將陸續推出閱讀推理劇、「謎境·推理」展、夜間推理社等主題活動。其中,「書海尋蹤」推理品牌延續館校合作,與上海交通大學推理社團共同打造沉浸式閱讀推理劇《禮物》,打破傳統觀演模式,帶來身臨其境的劇情探索。兩場體驗活動將分別於8月15日和8月16日在閔行區圖書館八樓呈現;一樓大廳的「謎境·推理」展示區域以場景化敘事梳理中外推理歷史脈絡,彰顯中國本土推理成就。「夜間推理社」深度挖掘館藏資源,結合傳統文化與現代解謎元素,設計密碼破譯、線索追蹤等任務,讓讀者穿梭書架間尋找隱藏圖書並解開謎題。「讓書籍重生,讓知識傳遞」,今年,閔行區圖書館特別推出「我家的舊書新知」故事徵集,面向社會大眾徵集「我與舊書」的精彩回憶。活動自7月中旬開展以來,累計收到近百篇投稿,讀者高輝績在現場娓娓道來與《柏楊版通鑑紀事本末》這套書的結緣過程,特別是隨著時間流逝,與日俱增的珍愛,令現場不少讀者動容。依託總分館制建設體系,閔行區發揮14個街鎮(莘莊工業區)圖書館的區位優勢,通過文旅商體展融合聯動,為街鎮圖書館、新型文化空間、商業綜合體、園區樓宇等場所因地制宜地嵌入優質閱讀資源,如顓橋鎮圖書館、馬橋鎮圖書館、七寶鎮圖書館、浦錦街道圖書館以繪本分享開啟小讀者的奇幻閱讀之旅;梅隴鎮圖書館邀請張慰軍與讀者一同重溫三毛的故事;莘莊工業區圖書館生動展現如何在爆笑中吃透《史記》;新虹街道圖書館讓讀者在《論語》中遇見孔子;大零號灣圖書館通過「AI之後,我們的下一代會面對一個怎樣的未來?」「《匠心鑄夢:江南造船與中國首批萬噸輪的創世傳奇》新書發布會」等活動打造「科普嘉年華」;浦江鎮圖書館、吳涇鎮圖書館、莘莊鎮圖書館、華漕鎮圖書館、古美路街道圖書館、虹橋鎮圖書館以形式多樣的手作體驗呈現非遺之美,華漕鎮圖書館還將手作工坊搬進「天空之城」商圈,以沉浸式體驗推動文旅商體展深度融合。書香滿城,今年上海書展各區特色分會場,夜讀場景比比皆是。嘉定區圖書館打造「遠香閱讀環」文化品牌,推出「嘉圖奇妙夜」,引領讀者走進混知書店、喬山健康文化中心,以漫畫解讀歷史,借運動傳遞快樂,將邀請「中國賽道設計第一人」、同濟大學設計集團副總工程師兼汽車運動與安全研究中心主任姚啟明帶來新書分享,還有「混知」團隊用漫畫解碼紅色基因等人氣活動,為讀者開啟多元知識之門。
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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