遭遇雷電 不同情形應對方式不同
2025-10-24 15:57 1,576次浏览蘭州8月13日電 題：世界文化遺產鎖陽城遺址享「呵護套餐」煥「新顏」 作者 馮志軍 劉瀟 利用遙感測繪技術，對鎖陽城遺址範圍及周邊進行航拍掃描和三維重建；應用新材料提升遺址城牆的抗風蝕、抗坍塌能力；建立遺產監測預警體系，對遺址大環境和本體進行長期監測……近年來，位於甘肅酒泉市瓜州縣荒漠戈壁中的世界文化遺產鎖陽城遺址，經一系列文物保護工程「呵護套餐」煥「新顏」。 立秋伊始的一場雨水過後，被由遠及近的駱駝刺、紅柳等耐旱沙生植物簇擁著的鎖陽城更顯蔥鬱。遠處連綿起伏的沙丘、溝壑和風蝕臺在半人多高的綠植中若隱若現，近處高達10米的完整夯土城池輪廓難掩千年前的磅礴氣勢。不時從濃密林下突然竄出的野兔，引得絡繹不絕的遊人陣陣沸騰。 相較於幾年前，記者探訪此地時的「漫遊」，如今鎖陽城遺址內「可涉足空間」明顯縮小，參觀遊覽等活動進一步被規範，各類禁止攀爬、翻越等警示牌也密集豎立起來。 8月7日，航拍位於甘肅省酒泉市瓜州縣的鎖陽城遺址。(無人機照片)記者 李亞龍 攝 鎖陽城保護所文保工作人員馬建國13日說，近五年來，官方累計投入文保資金逾千萬元人民幣，組織實施了鎖陽城遺址外城和內城部分牆體的保護修繕工程、塔爾寺加固工程、鎖陽城及塔爾寺遺址三維數位化項目、鎖陽城遺址考古發掘等多項文物保護工程，以確保最大限度延長該遺址存續年限。 鎖陽城遺址，考古調查和勘探初步推測其年代約為公元7至13世紀。其內城、外城雙重城牆，以及牆體上的甕城、馬面、角墩及堡子等共同構成了保存完好的城市防禦體系，與經由灌溉技術形成的古墾區一起，為絲路交通和文化交流提供了重要的安全和補給保障，是人類開展長距離交通和交流的典型保障性城址。 8月7日，航拍位於甘肅省酒泉市瓜州縣的鎖陽城遺址內城北牆保護修繕項目。(無人機照片)記者 李亞龍 攝 「遺址每年曬了多久的太陽，承受了多大的風，以及遭受了多強的沙塵侵擾等，我們心中都有數。」馬建國說，在對鎖陽城遺址文物本體進行保護修繕的基礎上，該所攜手敦煌研究院，通過與蘭州大學、劍橋大學等院校合作，在遺址區內多處安裝了天氣、風沙、日光等多種監控設備，實現「全天候體檢」。 近年來，鎖陽城遺址內的塔爾寺遺址進行了持續考古發掘，出土瓦當、陶質獸角、佛首、木質鬥拱、壁畫殘塊、塑像殘塊等各類器物殘件百餘件。出土文物中有不少黃色、綠色的琉璃構件，這體現出該寺院等級較高，也從側面印證了鎖陽城的重要地位。根據現存牆體和出土文物判斷，塔爾寺的建造年代應為隋唐時期。 8月7日，位於甘肅省酒泉市瓜州縣的鎖陽城遺址內景。記者 馮志軍 攝 為推動文化遺產保護傳承，鎖陽城遺址近年通過改造提升參觀木棧道、觀景臺，播放歷史文化宣傳片等方式，讓遊客深入遺址及寺院，近距離感受和體驗遺址沉澱的歷史滄桑和文化底蘊。 而在未來，當地將在絲路文化數字展示中心推出鎖陽城遺址「數字文保」體驗館，通過全息投影再現鎖陽城盛唐邊貿盛景；引入AR實景導覽系統，讓遊客「穿越千年」親身觸摸歷史的溫度；推進鎖陽城考古遺址公園建設，進一步提升鎖陽城遺址展示利用水平。(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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