從銀髮族到小朋友 南昌老茶館「泡」出全齡「鬆弛感」
2025-10-28 18:28 2,256次浏览8月12日電(李柏濤)「我們跨越千山萬水，今天站在這裡，感受到的不是距離，而是親情。」8月6日，第13屆雲臺會開幕式上，新黨主席吳成典的話語飽含深情。 雲南與寶島臺灣，雖隔山海，卻始終心手相牽，有著剪不斷的交往與聯結。隨著雲臺交流日漸深入，越來越多臺灣同胞在雲南紮根，深深愛上了這片土地。「有人索性留了下來，與本地人成婚，組建了幸福的家。」 蘇允愷便是一位年輕的雲南女婿。他的外公外婆都是雲南人，從小在臺灣與二老相伴的他，聽著雲南方言、吃著雲南佳餚長大。耳濡目染中，對雲南的那份深厚鄉情早已刻入心底。 2015年，蘇允愷跨越海峽、翻山越嶺來到雲南創業。十年耕耘，如今的他不僅在昆明安了家，更投身自媒體與兩岸青年交流事業，向臺灣年輕人介紹雲南的風土人情與民族文化。 千年哈尼梯田、千年臨安古城、千年建水紫陶，還有百年滇越鐵路、百年開埠通商、百年雲錫礦業、百年過橋米線……8月6日至17日，蘇允愷帶領17位臺灣新媒體人，走進了有著「三千」「四百」年歷史文化底蘊的紅河哈尼族彝族自治州。 「組織這次活動，就是希望更多臺灣青年能遇見『不一樣的雲南』『不一樣的紅河』。」蘇允愷道出初衷。 一行人走過彌勒、蒙自、建水、石屏，這片多民族聚居的沃土，讓同行的臺灣新媒體人深深沉浸在文化交融的暖意之中。 建水古城的文廟，是此行無法繞開的文化印記。佾舞翩躚、禮樂悠揚，莊重肅穆的祭孔儀式，讓臺灣青年真切感受到中華傳統禮儀的厚重底蘊。「完全沒想到，儒家文化在滇南古城能保存得如此完整、紮實。」一位臺灣青年不禁感慨。 高亢悠揚的海菜腔、靈動多變的煙盒舞……在石屏李懷秀李懷福非物質文化遺產傳習所，國家級非物質文化遺產代表性項目彝族海菜腔省級傳承人李懷秀，與弟弟李懷福帶領學員們獻上的民族特色歌舞盛宴，引得在場臺灣新媒體人掌聲不斷。 有臺灣青年跟著學跳煙盒舞，感慨道，「原來傳統文化不是玻璃櫃裡的標本，也不是課本上的文字，而是這般鮮活的節奏與動感的舞姿。」 曾多次赴臺演出交流的李懷秀說，最難忘的是在阿里山與臺灣少數民族「鬥歌」「鬥舞」的經歷，那一刻，她深切感受到兩岸同胞對民族文化的熱愛與傳承熱情是相通的。 「特別期待能再去臺灣，也熱烈歡迎臺胞再來雲南，咱們再一起『鬥歌』『鬥舞』，讓兩岸民族文化交流更深入，把這份珍貴情誼一直延續下去。」 李懷秀李懷福非物質文化遺產傳習所學員，幾乎走遍大陸各省演出，「就差補上寶島臺灣這塊『拼圖』了。」 「夜夜想著你，我在石屏等著你，等著你回來。你不來、你不來，我會想著你。」李懷秀、李懷福與傳習所學員用動情的歌聲送別，不少臺灣青年眼眶泛起了淚光。 「這正是兩岸文化交流的意義所在，就像海菜腔的調子，像石屏人常吃的豆腐，平平實實，卻滿是溫度。」蘇允愷深有感觸地說。 「這趟文化交流之旅，於我而言，是一段滿是溫度與感動的經歷。」臺灣青年新媒體人吳旻義回憶道。 「在這裡的每一刻都藏著驚喜，讓我徹底愛上了這片土地。我不只看到了美景，更感受到了滿滿的溫暖。真心期待有一天，雲南的朋友能到臺灣來，體驗寶島的美景與人情味。」臺灣青年李湘茗向雲南朋友發出了誠摯邀約。 臺灣時事評論員黎建南先生一路走訪下來，連連讚嘆，「幾百年傳承的民族文化，真是大開眼界、大開心界！」(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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