劉強東手拿啤酒為家鄉宿遷隊加油
2025-11-17 11:55 2,824次浏览8月9日，「何以中國·和合共生」網絡主題宣傳活動採訪團來到天津古文化街。中國經濟網 年巍/攝這個暑期，天津的文旅經濟持續「升溫」。在古文化街，桂發祥十八街麻花、果仁張、泥人張、楊柳青年畫等特色店鋪內，新舊產品琳琅滿目，顧客們穿梭其間選購；在國家海洋博物館，家長帶著孩子在展廳中瀏覽，領略地球、海洋、人類之間相互依存、相互共生的真諦……流動的經濟社會圖景裡，處處洋溢著獨特的「中國風」「文化味」。今年以來，一系列政策陸續出臺。《關於進一步培育新增長點繁榮文化和旅遊消費的若干措施》圍繞六個方面，提出18項具體措施。《提振消費專項行動方案》提出，「擴大文體旅遊消費」。數據顯示，今年上半年，天津共接待國內遊客13483.88萬人次，同比增長3.9%；國內遊客旅遊花費1437.61億元，同比增長12.1%。越是有需求，越是有潛力，越要精心呵護、用心培育。對各地來說，消費者的文旅需求就在那裡，而且還會持續迸發。是追求「一時熱」還是助推「一直熱」？這是發展課題，也是治理命題。只有做到以文塑旅、以旅彰文，讓人們在旅遊過程中感悟中華文化、增強文化自信，才能推動旅遊業實現社會效益和經濟效益有機統一。推動文旅融合發展，堅持守正創新是重要的原則。楊柳青木版年畫是天津市民間傳統美術，正如「玉成號畫莊」第七代傳承人張宏所說，「作為傳承人，守的是技藝與文化的根脈。創新要符合時代的審美，構圖可以去創新。用傳統技藝製作新年畫，這就是守正創新。」為了便於人們更深入直觀地了解楊柳青年畫，張宏在2019年創辦了「玉成號」年畫體驗坊，吸引了不少人前來學習體驗，加入到年畫的傳播和傳承中。此外，隨著大數據、虛擬實境等新技術在文旅領域加速應用，數位化已成為很多文旅項目創新產品、優化體驗的關鍵詞，由「數字+文旅」催生的文旅項目在各地不斷湧現。比如天津博物館，就運用前沿數位技術賦能展陳形式：在展廳內，形式多樣的互動體驗讓文物「活」起來，傳世珍寶可以「指尖把玩」，「拉洋片」窺見老城津韻。從實踐來看，當歷史文化變得「可觀、可感、可玩」，就會吸引眾多年輕人，讓他們在不知不覺間與城市更加親近。文旅深度融合的背後，是不斷升級的消費需求。人們對旅遊的認識不再只是「看山看水看風景」，而是日益向「觀文品史、體驗生活」的模式轉變。在天津的吉鴻昌舊居，講解員身著民國服飾，以情景劇形式還原吉鴻昌與戰友密謀抗日的場景。通過沉浸式互動劇、多媒體展陳，吉鴻昌舊居突破傳統展館模式，讓歷史「活」在當下。2023年推出的《我是中國人》沉浸式講解劇，至今已接待遊客超過10000人次，成為天津紅色教育的新地標。經濟融入人文、人文浸潤經濟。隨著文旅市場持續創新發展、促進消費擴容提質，「詩與遠方」將繼續為美好生活寫下精彩註腳。（中國經濟網評論員 子房先生）經濟日報-中國經濟網評論理論頻道開放投稿，原創評論、理論文章可發至cepl#ce.cn（#改為@）。詳見經濟日報-中國經濟網評論理論頻道徵稿啟事。
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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