統戰力量助力湖北茅箭「工業鏽帶」變「生活秀帶」
2025-11-01 10:13 1,794次浏览北京8月4日電 (記者 應妮)上海芭蕾舞團原創芭蕾舞劇《百合花》8月1日至3日在國家大劇院上演。現場掌聲與熱淚交織，觀眾們在極具感染力的舞臺呈現和海派芭蕾的細膩演繹中，共同見證了這部經典文學在新時代綻放光彩。 原創芭蕾舞劇《百合花》劇照。 上海芭蕾舞團供圖 作為上海市重大文藝創作委約項目，舞劇《百合花》改編自茹志鵑1958年發表的同名小說，匯聚國內頂尖主創團隊，以獨具特色的海派芭蕾語彙詮釋革命年代的青春信仰，用細膩動人的肢體語言呈現文學原著中的情感世界。 如何將原本只有5000餘字的小說由文學敘事轉化為足尖藝術，上海芭蕾舞團用三年時間精心打磨。該劇以蘇中七戰七捷為故事背景，通過通訊員(許靖昆飾)、大姐(郭文槿飾)和新媳婦(戚冰雪飾)因借被子產生的交集，將三人間如同百合花般純潔美好的情感娓娓道來。今年適逢茹志鵑一百周年誕辰，上芭邀請作家王安憶擔任編劇，編導王舸擔任總編導，賦予經典文學深邃綿長的詩意表達。 原創芭蕾舞劇《百合花》劇照。 上海芭蕾舞團供圖 在編劇王安憶看來，《百合花》就像一泓清泉，用一床被子、三個年輕人的故事，為當代青年提供了乾淨、純粹的力量。親眼見證母親筆下的人物在芭蕾舞臺上重獲新生，王安憶不禁為之動容，「上海芭蕾舞團表現得很美好，這也是母親在小說裡要表達的情緒。」對三位主演，王安憶也讚譽有加，「三個年輕人選得很好。」總編導王舸注重生活化的細節，這種創作理念對演員提出了更高要求，需要他們在保持芭蕾藝術性的同時，具備細膩的戲劇表現力。王舸評價三位主演的表演很細膩，他們的肢體語言、情緒表達都很「有戲」。 劇中，輕喜劇色彩的「借被子」場景、唯美動人的雙人舞、氣勢磅礴的群舞、充滿江南風情的染坊群舞等層層鋪展，上芭青年演員們以足尖為語，塑造出一個個生動鮮活、具有青春美感的人物。 原創芭蕾舞劇《百合花》劇照。 上海芭蕾舞團供圖 上芭團長季萍萍表示，「《百合花》是上芭用海派芭蕾講述中國故事的一次深情探索，是繼《白毛女》《閃閃的紅星》等紅色題材作品後推出的又一原創力作，展現出如同百合花般純粹真摯的人性之美、溫暖質樸的人情之美和蓬勃堅韌的生命之美。」 此次國家大劇院演出不僅延續了上海站的高口碑，更以革命年代的人性光輝引發觀眾強烈的情感共鳴。首演謝幕時，觀眾們跟著旋律輕聲哼唱，為演員們的精彩表演熱烈鼓掌，隨著北京站的完成，《百合花》這部在上海收穫如潮好評的佳作，正走向被全國更多觀眾認識與喜愛的藝術之旅。(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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