「高薪兼職」或涉嫌詐騙 當心成為電詐「工具人」
2025-10-25 20:39 1,319次浏览嘉興8月10日電 題：「布上青花」染出浙江村鎮新風貌 作者 黃彥君 暑期，江南水鄉迎旅遊旺季。浙江省桐鄉市烏鎮西柵景區，草木本色染坊經營者李娟芬推開木門，一抹藍瞬間躍入視野。曬場內，高懸的藍印花布直流而下、隨風搖擺，已吸引來第一波早起的遊客。 「最近每天有上百人到工坊體驗藍印花布製作，選布、刮漿、染色、晾曬全程參與，成品可以帶走。」從業幾十年的李娟芬說，藍印花布是烏鎮特色，來自天南地北的客人都想一睹風採，拍照打卡的年輕人更是不計其數。 2025年7月，浙江桐鄉，染坊曬場上的藍印花布隨風擺動。黃彥君 攝 藍印花布是江南水鄉一帶傳統織品，被稱為「布上青花瓷」。 桐鄉藍印花布有上千年歷史，流布於崇福、石門、烏鎮等中心城鎮及其周邊20多個鄉村集鎮，後因現代印染工業興起而漸弱。2014年，桐鄉藍印花布印染技藝入選第四批國家級非物質文化遺產代表性項目名錄。 在漫畫家豐子愷的家鄉石門鎮，漫畫形象與藍印花布元素交織，勾勒出水鄉輪廓。豐同裕染坊由豐子愷祖父豐小康創建，抗戰期間曾毀於戰火。幾經變革後，這裡已成為產學研一體的藍印花布生產基地。 2003年，石門人哀警衛重建豐同裕，將藍印花布產業經營得有聲有色。「手提包、衣服、圍巾……藍印花布不是人們印象中『僅供欣賞』的擺設。我們開發了兩千多種產品，數都數不過來。」他介紹，近年來，染坊還提煉了許多豐子愷漫畫中的圖案，製成文創產品。 「90後」姑娘虞燕燕是土生土長桐鄉人。畢業於中國美術學院的她回鄉做了一名藍印花布設計師，致力於讓傳統技藝年輕化、時尚化。 「記憶中，小時候家裡的被面、蚊帳、媽媽穿的圍裙，都是藍印花布。藍印花布採用植物染色，也契合現代人的環保理念。」虞燕燕說，如今年輕設計師逐漸成為桐鄉藍印花布設計的主力，新花樣層出不窮。 2025年8月，浙江桐鄉，單佳歡店內製作的藍印花布元素文創產品。受訪者供圖 烏鎮南柵老街附近，「90後」單佳歡帶著外婆和媽媽傳下來的老手藝開起「素一不二」扎染體驗館，推出髮飾、玩偶、扎染花束等新潮手工藝品，在社交媒體上進行推廣。 「從板藍根等草本中萃染出的靛藍色，和水鄉古鎮的氛圍很搭。我們採用蠟染、扎染、夾染等工藝的融合，為顧客帶來不同樂趣。」單佳歡說，近期有來自烏克蘭、冰島、馬來西亞等地的遊客到店體驗，都對「中國藍」讚不絕口。 眼下，藍印花布再度「染」出江南村鎮新貌。街巷上、古鎮裡，常見民眾與藍印花布合影留念、挑選伴手禮，收藏千年風雅；每至世界網際網路大會烏鎮峰會，「網際網路藍」與藍印花布元素相得益彰；常見的咖啡館、民宿中，亦處處可觸摸到江南的底色。(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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