上海書展|「我的偶像是上海」,孫甘露與毛尖在書展上探討「寫作與上海」

2025-11-28 15:21 4,536次浏览

  倫敦8月4日電 (歐陽開宇 李可奕)一場特色文化交流活動日前在位於英國倫敦北部、擁有百年歷史的馬球俱樂部——Silver Leys Polo Club舉行。由在英中國留學生組成的中國青年馬球隊與劍橋大學馬球隊展開精彩對決,最終中國青年馬球隊以4:3的比分更勝一籌,為現場近400名觀眾帶來一場融合體育競技與文化交流的新體驗。 圖為活動現場。 李可奕 攝   本次活動由偃月馬球發起並主辦,以「中國文化日」為主題,開創了在英國傳統馬球俱樂部舉辦中國文化交流活動的先河。偃月馬球創始人周易表示,他們以馬球這一極具國際傳播力與文化張力的運動為載體,致力於搭建中英青年對話的平臺,推動中英人文交流的深入發展,向海外華人公益推廣馬球運動,同時為中國傳統文化與優秀品牌提供走向海外、進入英國市場的展示窗口。 圖為活動現場。 李可奕 攝   在馬場上,中國青年馬球隊展現出出色的技戰術水平與昂揚的精神風貌,與劍橋大學馬球隊上演了一場旗鼓相當、充滿張力的較量。在賽場之外,現場的漢服巡遊、茶藝展示、金絲鑲嵌等傳統手工藝展位吸引了大量英國觀眾駐足體驗,成為當日一道亮麗風景。本次活動還有一大亮點是,這些文化展區均由「95後」中國青年創辦運營。 圖為活動現場。 李可奕 攝   據介紹,作為一次面向英國社會的創新型公共外交實踐,本次「偃月馬球匯·中國文化日」通過體育競技、文化展示與品牌推廣的多元融合,在優雅自然的交流氛圍中講述真實、生動、可見的中國故事,加深了英國民眾對中國文化的理解與認同。   活動聯合主辦人殷姍指出,本次中國文化日通過與英國多家華人協會合作,成功吸引了眾多在英的年輕華人家庭積極參與。許多家長特意帶著孩子前來,不僅讓活動充滿溫馨氛圍,更在無形中為中英兩國的孩子們搭建了友誼的橋梁。(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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