思想不鬆懈 工作不鬆勁（話說新農村）
2025-11-08 15:06 9,376次浏览今年是中國人民抗日戰爭和世界反法西斯戰爭勝利80周年，中國國家話劇院以《死無葬身之地》作為紀念演出劇目，9月2日至7日，該劇即將以全新陣容登陸國家話劇院劇場。該劇由查明哲任總導演，海清、邢佳棟、查文浩、章劼、徐衛、單冠朝、褚栓忠、鄒易道、史光輝、梁家桐等共同主演。這部首演距今28年之久，曾經三度重排、給無數觀眾留下深刻印象的薩特名作《死無葬身之地》重排上陣。 1997年，已經從俄羅斯學成歸國的查明哲，在中央實驗話劇院的實驗小劇場執導了他回國後的第一部話劇《死無葬身之地》，戲一上演便觀眾如潮，僅能容納180人的小劇場擠進了200多人。由於觀眾太多，一些人被擠坐到演員的腳邊，幾乎妨礙到演員更換演區。該戲的上演還在學術界、藝術界、新聞界引起較大反響。《死無葬身之地》發生在1944年的法國。第二次世界大戰勝利前夕，五名法國抵抗組織成員因行動失敗被俘，在酷刑拷打的煉獄中遭受「法蘭西民團」極端法西斯主義分子的鎮壓與折磨，五名抵抗組織成員已無秘密可守，肉體與意志在虛無的折磨邊緣瀕臨崩潰。被俘者的煉獄，同樣也是施暴者的精神墳場，折磨隊員的「惡魔」也並非天生的惡魔，極端法西斯主義份子同樣身處人性的囚籠，在暴力系統中經歷著精神腐蝕與自我異化的悲劇。戲劇迎來突轉，此時，唯一逃脫的遊擊隊長被當作身份不明的人也被關了進來，他肩負著通知戰友改變作戰計劃、免遭殲滅的使命——原本已無秘密可守而絕望的隊員，因突然有了秘密可守而陷入更大的絕望；有人因他的牽連而痛恨，有人要去告密，有人出於保命和自尊選擇親手殺死了同伴，有人站著永不屈服，有人的沉默比敵人的槍聲更加震耳欲聾，他們還在不斷鬥爭、不斷抉擇……目前，《死無葬身之地》迎來第四輪重排。如何在當下找尋薩特所提出的抉擇命題，關注戲劇作品中與當下的連接性，是查明哲此次最關注的表達方式。80年前遊擊隊員面對肉體酷刑的選擇困境，與當代人在信息洪流中的精神困境本質相通——都是在極限壓力下對自我存在的確認。 中國國家話劇院演員海清挑戰話劇舞臺，飾演全劇唯一的女性角色呂茜。無論是被觀眾熟知的國民度極高的螢屏角色，或是塑造能力極強贏得演技認可的獨特人物，海清即將塑造的革命者形象，無疑成為本劇本次重排的亮點。中國國家話劇院演員邢佳棟此次塑造卡諾裡，將突破傳統硬漢框架，展現理性主義者在絕境中的精神堅守。多年前他曾在《紀念碑》中與查明哲導演合作，此次再次聯手，值得期待。中國國家話劇院查文浩身兼導演與昂利飾演者雙重身份，在創作與表演的互文中解構「選擇的悖論」。國家話劇院中生代力量章劼、徐衛、儲栓忠、鄒易道、史光輝等，與國家話劇院青年演員單冠朝、青年演員梁家桐共同構建起層次豐富的群像演技場。
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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