英國海軍航母停靠日本 中方：亞太不是地緣博弈的棋局
2025-11-08 16:03 2,928次浏览8月10日，為期三個多月的「貝聿銘：人生如建築」回顧展在上海當代藝術博物館（PSA）落下帷幕。這場由PSA與香港M+博物館聯合主辦的建築大展，自4月26日開幕以來，累計吸引觀眾逾15萬人次，日均參觀量超1700人。作為美籍華裔建築大師貝聿銘在中國內地的首個全面回顧展，此次展覽不僅是PSA與M+籤署合作後的首個項目，也是「2025上海西九文化周」的焦點活動。展覽通過逾400件手稿、模型、影像及文獻，完整呈現了貝聿銘跨越七十載的建築生涯。走進展覽，就像走進「蘇州園林」社交平臺上，不少網友形容此次貝聿銘回顧展是「必看的建築盛宴」。5月18日國際博物館日當天，展覽接待觀眾7126人次，刷新PSA開館以來單日參觀紀錄，當周周末雙日觀展人數更突破1.2萬大關。剛剛過去的閉展周，即便烈日炎炎，仍有大批市民前來，展廳內人頭攢動。8月初的收官講座「世界的貝聿銘」現場座無虛席，線上直播觀看人數突破1.2萬，創下展期新高。 展覽現場。展覽分為六大主題，從成長背景、都市設計理念、跨領域對話、業主協作、材料與結構探索及重釋歷史的策略等多個維度重新解讀貝聿銘的生平及重要貢獻。值得一提的是，此次展陳空間設計參照蘇州園林的布局方式，觀眾可以在高低曲折間發掘貝聿銘不同階段建築設計中的「伏筆」。展覽還特別設置一條「時間走廊」，串聯貝聿銘跨越40年兩大代表作——華盛頓國家美術館東館和多哈伊斯蘭藝術博物館。建築師柳亦春表示，「這個展覽是迄今為止，能夠看到的最完整、最豐富的關於貝聿銘的建築作品和文獻的展覽，他的作品和文獻與整個展覽的設計融為一體。」看見「不一樣」的貝聿銘上海，是貝聿銘建築夢想的萌芽地，10歲起，貝聿銘先後就讀於上海青年會中學和聖約翰大學附屬中學。正是在上海，這位日後的建築大師第一次接觸現代主義建築。1934年上海國際飯店落成，讓貝聿銘萌生出成為一名建築師的夢想。展廳內特別呈現了1930年代的上海市貌以及與貝聿銘在上海成長經歷相關的歷史文獻。通過這些展品與文獻，觀眾可以一覽傳奇建築師的七十年從業生涯，更能夠與貝聿銘作品中體現的民族意識產生共鳴，理解他在跨文化和現代環境中不斷探索演繹地方性和歷史原型的動力。 在建築手稿與模型之外，展覽還通過影像及文獻資料，使觀眾近距離探索貝聿銘的生活與工作。標誌性的圓框眼鏡，極具感染力的笑容，勾勒出謙遜、務實的貝聿銘。一位觀眾表示，「看過這個展，才發現原來我對貝聿銘一無所知。」「展覽+City Walk」展覽期間，面向不同年齡段的觀眾，PSA推出一系列富有啟發的講座、城市行走與夏令營活動。開幕圓桌「反思、偏見、實踐：貝聿銘與中國」邀請包括丁沃沃、黃文菁、劉克成、柳亦春、林兵、柯衛六位嘉賓結合自身經驗，探討貝聿銘的建築作品與方法論。6月19日M+和PSA共同主辦公共講座「不止於形式的對話——徐冰與貝禮中談貝聿銘、藝術與建築」，深入探討貝聿銘對當代藝術的興趣，及其在建築設計中與藝術家展開的合作。「文化遺產日」當天特別開展的城市行走直播活動則聚焦「貝聿銘的上海足跡」，直播當天，近63萬名觀眾在線跟隨建築歷史學者喬爭月的講述踏訪了貝聿銘建築生涯的起點。夏令營「貝聿銘的幾何變奏」通過講座、研學、模型製作、空間搭建、烘焙體驗等課程設置，引導青少年對貝聿銘建築的形式語言進行再現與再創造。8月9日，展覽閉幕前的最後一場講座「貝聿銘的中國」舉行。蘇州博物館新館的駐場建築師林兵，上海交通大學博物館館長、上海博物館原副館長陳克倫，和親歷蘇博新館建造過程的蘇州博物館原副館長錢公麟，共同解讀了貝聿銘的蘇博設計以及這一作品對中國博物館建築的深遠意義和影響。隨著8月10日展期結束，這批展品將啟程前往卡達多哈繼續全球巡展。 「看過展覽，我希望能去更多的地方，身臨其境地感受建築帶來的生命力。」一位觀眾感慨道。
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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