甘肅銀行:上半年營業收入27.17億元,同比減少13.9%

2025-11-01 02:15 4,157次浏览

  杭州8月9日電 (錢晨菲 吳怡欣)坐落於杭州瑪瑙寺舊址的連橫紀念館,前臨秀美西湖,背倚蒼翠寶石山,不僅是杭州歷史文化的一處重要地標,更是兩岸文化交流的鮮活見證。   8月6日至9日,「回眸抗戰史 共築民族魂——紀念抗日戰爭勝利和臺灣光復80周年兩岸媒體採風行」在浙江舉行。活動期間,20餘位來自兩岸的記者及臺灣自媒體人來到連橫紀念館,在參觀交流中感悟連橫的愛國情懷,探尋兩岸共同的文化記憶。   連橫是中國近代著名愛國詩人、史學家,曾於1926年至1927年寓居於杭州瑪瑙寺研究整理文史資料,其著作《臺灣通史》體現了兩岸一脈相承的歷史淵源,書中寫到「臺灣之人,中國之人也」。   2006年,時任中國國民黨榮譽主席連戰參訪杭州,對瑪瑙寺的建築及環境保護給予高度評價,因得知其祖父連橫曾在此居住,故提出將瑪瑙寺建設成海峽兩岸文化交流平臺的設想。   2008年,連橫紀念館正式開館,不僅展示了連橫的生平事跡與學術成就,還展示了臺灣的自然環境、歷史人物、工藝技術,為大陸同胞打開了一扇了解臺灣的文化之窗。   杭州西湖風景名勝區嶽廟管理處(連橫紀念館)黨政辦副主任陶詩旻說:「連橫的愛國情懷和學術研究至今影響著兩岸,在連橫紀念館重溫他的精神,不僅是對歷史的致敬,也是對未來的期許,希望兩岸能有更多交流。」   浙江省臺辦相關負責人表示:「兩岸同胞從來都是休戚與共的命運共同體,組織此次採訪活動,正是為了還原歷史之貌,讓更多同胞看到臺灣從未缺席民族救亡圖存的偉大鬥爭。」   據悉,本次兩岸媒體採風行活動先後走進浙江金華的臺灣義勇隊紀念館、抗日戰爭勝利浙江受降紀念館、連橫紀念館等地採訪,通過系列報導、短視頻、新媒體互動等多種形式,實地觸摸抗戰歷史、感悟抗戰精神。(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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