第五屆中蒙博覽會在呼和浩特開幕

2025-10-23 20:52 3,274次浏览

  北京8月8日電(陳小雨)2025北京博物館季研學月啟動儀式8日在孔廟和國子監博物館舉行。本次活動以「博物館研學 開啟求知新旅程」為主題,由北京市文物局與北京市教委聯合主辦,聯動全市各區多家博物館,通過多元化研學活動推動文博資源與教育體系深度融合,讓青少年在沉浸式體驗中觸摸歷史溫度。 2025北京博物館季研學月啟動儀式。陳小雨 攝   讓博物館成為「第二課堂」的核心陣地   啟動儀式上,北京市文物局黨組成員、副局長褚建好強調,博物館作為城市文化名片,需充分挖掘首都文博資源優勢,以嚴謹的學術態度設計課程,通過「博物館+演藝」「博物館+科技」等創新形式,讓青少年在參與中收穫知識與文化自信,各博物館要聚焦青少年需求,杜絕碎片化歷史解讀,真正讓博物館成為提升精神素養的「活課堂」。   主題遊線解鎖京城文化密碼   活動現場,東城和西城區文旅局分別發布了特色研學線路,為公眾提供穿越時空的文化探索路徑。東城區「中軸尋寶文脈古今」以中軸線為核心,推出「中軸尋寶」「鼓韻新聲」「古今漫遊」三條線路,聯動北大紅樓、鐘鼓樓、中國鐵道博物館等點位,通過實景研學、角色扮演等形式,讓青少年領略革命歷史與古都文脈的交融。   西城區的四大主題線路則聚焦世界文化遺產與城市記憶,涵蓋大運河、中軸線、北京城文化風貌及宣南文化,串聯郭守敬紀念館、景山、李大釗故居等,帶領觀眾在胡同與古蹟中探尋歷史軌跡與報國精神。   多館聯動打造沉浸式文化體驗   當天,多家博物館也同步推介了暑期重磅研學課程,亮點紛呈。   孔廟和國子監博物館推出「詩書化育 禮樂養情」傳統文化課程、「國子尋禮」禮儀研學等活動,依託古代最高學府資源,讓青少年在AR互動與禮儀體驗中追溯國學根源;北京大運河博物館結合「看·見殷商」特展,打造「穿越時空的中國」「商王宴會尋寶記」等活動,通過手工互動、劇情解密等形式,讓殷商文明與運河文化「活」起來。   國家自然博物館以「博物館之夜—2025光韻之夜」為核心,推出光影故事、科學家講故事、夜宿博物館等活動,融合達·文西特展打造科學與藝術跨界體驗,邀請公眾踏入跨越科學與藝術、連接傳統與未來的光影奇旅。 2025北京博物館季研學月啟動儀式。陳小雨 攝   四大主題玩轉文博新體驗   為增強互動性,研學季還特別推出四大主題活動。發布《一張圖讀懂研學月動作》,匯總全市精彩活動;20家博物館限量發放「文博護照」與紀念徽章,參與答題可解鎖優惠;邀請市民以鏡頭記錄研學故事,開展「我的博物館研學」線上短視頻vlog徵集活動,共享博物館魅力。相關活動詳情可關注「北京文博」及各博物館公眾號查詢。   這個夏天,2025北京博物館季研學月將以博物館為紐帶,連接歷史與當下,讓市民尤其是青少年在行走中感悟文明,在探索中滋養心靈。(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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