【牢記囑託·看見美好中國】傳承弘揚千年史詩 守好民族寶貴財富
2025-10-23 10:20 6,749次浏览什麼是古典？什麼是經典？8月12日晚，上海書展·上海國際文學周主論壇在虹口區雷士德工學院聚集中外嘉賓各抒己見。作為上海書展特色子單元，創立於2011年的上海國際文學周是中外作家進行文化交流、文學探討的重要平臺，迄今已邀請300多位中外作家、學者在上海書展期間來滬，其中包括4位諾貝爾文學獎獲得者。今年是第十二屆上海國際文學周，也是文學周活動連續六屆落地虹口區，由上海市新聞出版局、上海市作家協會、中共虹口區委宣傳部主辦，建投書局、思南公館、朵雲書院、中信書店、上海塞萬提斯學院協辦，上海廣播電視臺側耳工作室提供支持。本屆上海國際文學周陣容圍繞「流變與轉化中的古典」主題，學者方笑一、吳雅凌分別擔任今年主論壇上下半場學術主持。愛爾蘭都柏林喬伊斯中心主任達裡娜・加拉格爾、瑞典作家派屈克·斯文松，馬來西亞作家戴小華、林雪虹，美國作家馬丁·普克納、張明皚，英國作家艾禮凱，韓國學者薛熹禎，韓國作家金草葉、千先蘭，德國翻譯家李棟，中國作家孫顒、郭爽、程婧波、張秋子，翻譯家餘中先、戴從容、黃雪媛等嘉賓輪番上臺，發表主題演講。「古典不『古』」，作家孫顒以中西方兩部經典荷馬史詩、《詩經》為例，儘管距今相隔三千年，其中展現的人性內核依然與當下相通。「無論是人性中的惡，人性中色彩斑斕的小算計，抑或是對美好情感的訴求，古今並無二致，只是現代社會的表達方式更為開明便捷。」孫顒認為，古典文學之所以能成為永恆的精神滋養，正是因其深刻揭示了人性的本質和人的欲望，當代文學若要流傳後世，關鍵也在於對人性的刻畫能否入木三分。作家孫顒愛爾蘭學者達裡娜·加拉格爾認為，經典的生命力在於反覆地被「拆解」與「重織」。從荷馬的《奧德賽》到喬伊斯的《尤利西斯》，奧德修斯的史詩航程被改寫為一位現代廣告推銷員十八小時的街巷漫遊，英雄神話從戰場進入了凡俗生活的堅守。喬伊斯的靈感則追溯至蘭姆的《尤利西斯歷險記》，蘭姆的通俗文筆為他打開了史詩之門。這再次印證了經典的本質，「借時間、文化與個體洞見的稜鏡，每次重述與閱讀都是新生」。愛爾蘭學者達裡娜·加拉格爾作家戴小華分享了自己從《紅樓夢》中汲取的管理智慧。賈府的管理結構類似現代企業：賈母是精神領袖，王熙鳳如強勢CEO，以嚴苛制度提升執行力，李紈則憑柔性管理凝聚人心。管理是一種科學與藝術的結合，賈府的衰落警示著現代企業需有危機意識。「閱讀古典不僅是精神滋養，更能為實際問題提供借鑑，是讀者心靈的寄託，更是社會進步的燈塔。」馬來西亞作家戴小華未來六天，近30位上海國際文學周嘉賓將參加50多場文學活動，包括「詩歌之夜」和在上海展覽中心、思南文學之家、建投書局、上海圖書館東館、朵雲書院、上海塞萬提斯學院舉辦的文學對談和籤售分享活動。今年上海國際文學周將採用網絡直播手段，讓更多文學愛好者、讀者「親歷現場」。三位外國作家達裡娜·加拉格爾、賈斯明·巴雷亞、艾禮凱還將來到今年上海書展首次設立的烏鎮分會場，與當地讀者遊客見面，顯現上海國際文學周的輻射力。讀者翻看嘉賓介紹「很多外國嘉賓都願意借上海國際文學周之機在中國多待幾天，甚至去不同城市看看。」參與多屆上海國際文學周活動組織的青年作家王若虛告訴記者。連續多屆舉辦的上海國際文學周不僅成為中國讀者直接了解世界文學的窗口，無形中也成為上海和中國向世界打開的一扇窗。
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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