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2026-01-11 12:45 8,769次浏览哈爾濱8月14日電 題：中西音符共舞：哈爾濱，一座被音樂浸透的城市 記者劉錫菊 松花江畔，夜幕如墨。哈爾濱音樂廳內，琥珀色燈光下，尤泓斐的歌聲如清泉般傾瀉而出。臺下，不同膚色的觀眾屏息凝神，映照出這個夏天被音樂點亮的眼神——在「音樂之都」哈爾濱，第37屆「哈爾濱之夏」以「讓世界聽見哈夏」為號角，讓中西音符在此交融共鳴。 在西方音樂文化的影響下，中國最早的音樂學校、中國第一個交響樂團相繼發源於哈爾濱。西方古典音樂的種子，自此在遠東的黑土地上生根發芽，交響樂與歌劇的旋律，悄然融入市民的呼吸之間。2010年，哈爾濱更是被聯合國授予「音樂之城」的稱號。 始於1961年的中國哈爾濱之夏音樂會是這座「音樂之城」的又一個「標識」。談及「哈夏」，中央歌劇院女高音歌唱家尤泓斐使命感油然而生：「我的恩師張權先生，是哈爾濱之夏倡議者之一，所以傳承、延續哈爾濱對高品質音樂藝術的追求也是我光榮的使命。」 第37屆中國·哈爾濱之夏音樂會以「讓世界聽見哈夏」為主題。於琨 攝 從1961年首屆音樂會700餘名演員、2萬觀眾起步，到今日第37屆盛事全球矚目，這座舞臺早已成為大師與名團的磁石。鄭小瑛、郎朗、祖賓·梅塔等中外名家留下藝術足跡；英國皇家愛樂樂團、俄羅斯「小白樺」舞蹈團帶來的《天鵝湖》等經典，讓歐洲藝術瑰寶在東方舞臺煥發新彩。 尤泓斐所說的傳承並非簡單的復刻，而是根植於城市沃土的創新求變。「今年『哈夏』的國際化表達更加明顯，被授予了『哈爾濱音樂推廣人』稱號的我特別感慨。」 四十多年前，一曲《太陽島上》讓大家嚮往、熟悉哈爾濱。2024年，尤泓斐重新演繹《太陽島上》，以此向經典致敬、歌唱美好新生活。「小時候，去太陽島是最快樂的事兒。因為一首歌，讓人們認識了一座城市，記得很多人聽了這首歌之後慕名而來。由百年歷史的哈爾濱交響樂團傾情演繹的交響版《太陽島上》，更是憑藉宏大的交響樂表達方式，與這座國際化城市氣質相一致。」 同年，尤泓斐拜訪了《太陽島上》詞曲作者王立平，「那時，王立平先生就說過，『早晚哈爾濱會有更大的騰飛』。」尤泓斐告訴記者。 2025年，第37屆中國·哈爾濱之夏音樂會舉辦3大國際性賽事：2025勳菲爾德弦樂比賽、第二十屆薩克斯管大會及第七屆哈爾濱國際手風琴藝術周。此外，還有79場中外專場演出、3000餘場群眾性文藝活動。 「一個城市，其人文關懷非常重要。從舞臺上走下來，走到江沿的父老鄉親中去，就像我的恩師一樣，把音樂送到每一個角落，有這樣的使命在身，非常光榮。」尤泓斐漫步在這座城市，感受到音樂的生命力早已溢出舞臺，融入城市的毛細血管。 晨光熹微中，一群銀髮老人圍坐在松花江畔的長椅上，手風琴悠揚的旋律裹挾著《莫斯科郊外的晚上》的熟悉調子，在溼潤的空氣中蕩漾。夕陽熔金時分，史達林公園裡，退休教師王阿姨的合唱團正縱情高歌，從《我愛你塞北的雪》到《今夜無人入睡》，歌聲無界；索菲亞教堂廣場前，年輕提琴手的琴盒隨意敞開，維瓦爾第的《四季》與遊客的笑語、鴿群的振翅聲奇妙地協奏著。音樂，在此刻成為普通人生活最浪漫的註腳。當她俯身為腦癱兒童輕聲哼唱起簡單的旋律，看到純真眼眸中閃爍的光亮時，尤泓斐更深切地體會到，這份流淌在城市血脈中的音樂，亦能成為穿透特殊心靈壁壘、傳遞無言關愛的溫暖光芒。 尤泓斐與松花江江邊喜愛文藝表演的市民互動。 尤泓斐 供圖 正如尤泓斐所深切感知的：「音樂在這個城市灑滿愛的種子……是哈爾濱最浪漫的風景。」世界國際音樂比賽聯盟主席彼得·保羅·凱恩瑞斯將哈爾濱譽為「優秀的橋梁建設者」，這座「音樂之城」的魅力，正在於它既珍視百年交響的深厚積澱，也以「哈夏」為軸，熱情擁抱每一次跨越地域與風格的音樂碰撞。 當松花江的晚風再次拂過，尤泓斐的歌聲仿佛仍在空中隱隱迴旋。哈爾濱的空氣中，中西交融的音符從未止息。這座城市以音樂為磚石，在百年時光裡默默砌成一座無形橋梁，跨越地域阻隔，讓人類共通的情感在旋律中找到共鳴。(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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