中國成功發射衛星網際網路低軌衛星
2025-11-27 22:04 2,234次浏览拉薩8月12日電 題：藏族音樂博士覺嘎：在世界舞臺奏響東方故事 記者 貢桑拉姆 「和平解放、民主改革、自治區成立……西藏的每一步變革都為文化傳承開了扇窗。」中國首位藏族音樂博士覺嘎近日在拉薩家中接受記者採訪時說，他的故事，恰是西藏民族音樂從高原深處走到世界舞臺的60年。 1963年，覺嘎出生在念青唐古拉山腳下的當雄草原。彼時的草原，沒有收音機，歌聲就是日子的一部分，家鄉牧民延續「以歌傳情、以舞抒懷」的傳統。同年，出生在農奴家庭的才旦卓瑪憑著《唱支山歌給黨聽》紅遍大江南北，用高原陽光般的嗓音，讓人們真切觸摸到藏族音樂的溫度。 7歲那年，覺嘎在生產隊小學第一次聽到「新調子」——填了新詞的「民歌新唱—革命歌曲」，旋律源自祖輩傳唱的古老曲調，這也是覺嘎走進音樂之門的最初啟蒙。 「牧民們幹活時唱，過節時更要唱。」覺嘎記得，父輩們跳果諧舞時，圍成一圈，舞步熱烈、歌聲悠長，拖腔裡藏著高原的遼闊。 在牧區，他對音樂的敏感，連牧民們都嘖嘖稱奇。聽過的牧歌，他過耳就能唱；在即興表演中，他隨口就能編出新曲調。這份天賦讓13歲的覺嘎被選送到西藏師範學院(現西藏大學)文藝班，成為少數系統學習音樂的牧民孩子。 「那會兒的文藝班，沒有正規課本，老師用油印教材教視唱練耳與樂理。」覺嘎說，在校園的樹林裡，他和同學們跟著老師唱「哆、瑞、咪」。也正是那些油印紙，喚醒了他身體裡的「音樂基因」。 1985年，從西藏藝術學校畢業的覺嘎，走出高原，先後到四川音樂學院、上海音樂學院攻讀碩士、博士，後從中央音樂學院博士後工作站出站。 在接受專業音樂創作教育時，覺嘎發現西藏傳統音樂有其獨特的結構形態與技法。2007年，專輯《藏·密》獲「2007中國國際聲像博覽會」原創音樂製作金獎，作品融合了西藏傳統音樂與西方管弦樂等，讓高原韻律與古典美學碰撞出新聲。 「西藏音樂事業的發展是國家教育、文化等各項事業的縮影。」2002年起，西藏大學逐步建成從本科到博士的藏族音樂教育體系，覺嘎作為西藏首位作曲專業本、碩、博導師，為當地培養了大批音樂人才。 如今，他正帶領團隊開展「環喜馬拉雅藝術圖譜繪製」的研究，這項國家社科基金重大項目，有望今年結項。覺嘎指著書架上的《大藏經》說：「這裡面藏著多少音樂智慧，亟待我們研究整理。」 2016年，《覺嘎交響樂作品音樂會》在北京奏響時，臺下觀眾為之動容，其多部作品登上新加坡、日本、美國等地的國際舞臺。有外國樂評人曾說：「這音樂裡有東方的哲學，聽得懂，但須思索。」 「藏族音樂既是古老的，又靈動在當下。」覺嘎用60年證明，藏族音樂「基因」與現代技法結合，能在世界舞臺奏響。(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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