（抗戰勝利80周年）精選珍藏史料 江西抗戰檔案圖片展亮相南昌地鐵
2026-02-18 22:16 5,185次浏览8月13日晚，閔行區圖書館一樓大廳內熱鬧非凡，「一書一世界」2025上海書展·閔行夜讀周在此拉開帷幕。作為上海書展閔行分會場的品牌活動，這場持續三年的夜讀之約，已然成為眾多讀者心中的文化盛宴與期盼。活動現場，隨著按鈕的啟動，閔行區圖書館瞬間化身為一個充滿書香與創意的文化殿堂。讀者們跟隨短片的鏡頭，穿梭於「閱遊閔行」「書房有約」「敏讀會」「尋脈閔行」「閔圖媽媽小屋」等閱讀品牌活動之間，找尋自己的身影，感受閱讀的多元魅力。啟動儀式現場，讀者分享與舊書的緣分在「我家的舊書新知」分享環節，多位讀者動情講述自己與舊書的緣分，以及因書而成長的動人故事。讀者高輝績娓娓道來自己與《柏楊版通鑑紀事本末》這套書的結緣過程與情感變化，特別是隨著時間流逝，與日俱增的珍愛，令現場不少讀者動容。著名作家、學者鮑鵬山帶來了他的新書《孔子語錄》分享會，以深邃的學術見解和鮮活的語言，將孔子跨越千年的智慧娓娓道來，讓讀者感受到傳統文化的深厚底蘊與時代價值。今年，閔行夜讀周在強化文化IP賦能方面下足了功夫。小林漫畫展的推出，以其獨特的IP影響力和多元互動形式，迅速吸引了大量讀者的目光。同時，活動還邀請了來自文學、法學、歷史、流行文化等多個領域的名家大師，話題廣泛且兼具深度與熱度，帶來了一場場思想碰撞的盛宴。小林漫畫展在文創共創方面，閔行夜讀周同樣別出心裁。通過打卡集章、線上直播等多元玩法，實現了互動破圈，讓大家在參與中感受到了文化的趣味性與創新性。此外，「閱遊閔行」等品牌活動的升級，更是盤活了區內兒童友好城市閱讀新空間、閔行城市書房等新型文化陣地，融合非遺體驗，打破了靜態閱讀模式，提供了更加豐富多元的閱讀體驗。「書海尋蹤」推理品牌的再度回歸，更是成為了本次夜讀周的一大亮點。書展期間，閱讀推理劇、「謎境·推理」展、夜間推理社等主題活動輪番上演。其中，與上海交通大學推理社團共同打造的沉浸式閱讀推理劇《禮物》，打破傳統觀演模式，讓觀眾身臨其境地探索劇情，享受推理的樂趣。啟動儀式上動人的「舊書新知」故事還將繼續——閔行區圖書館特別推出「我家的舊書新知」故事徵集活動，旨在通過購書場景、借閱故事、珍藏場景的重塑，喚醒讀者與舊書的情感記憶，激發「以書為媒 以情相連」的閱讀生態循環。活動自7月中旬開展以來，已累計收到近百篇投稿。鮑鵬山新書《孔子語錄》分享會依託總分館制建設體系，閔行區圖書館進一步釋放了資源優勢，通過文旅商體展融合聯動，為街鎮圖書館、新型文化空間、商業綜合體、園區樓宇等場所因地制宜地嵌入了優質閱讀資源。各街鎮圖書館也紛紛推出了各具特色的閱讀活動，如繪本分享、三毛故事重溫、《史記》爆笑解讀、《論語》遇見孔子等，讓讀者在行走的步履間尋覓城市文脈，在講座的思辨中碰撞靈感火花。「一書一世界」2025上海書展·閔行夜讀周的啟動，不僅為讀者們帶來一場文化盛宴，更在無形中織密閱讀服務網絡，激活全域書香生態。未來一周，100場閱讀活動將紛至沓來，每一位熱愛閱讀的讀者，都能在這裡開啟「閱讀任意門」，書寫屬於自己的閱讀故事。
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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