泉州8月7日電 題:踏歌而行數千裡,內蒙古烏蘭牧騎赴泉州開「藝術派對」 記者 奧藍 「有朋自遠方來嘛!這個道理我懂!這些飲料請你們喝,我不要錢。」在蟳埔村演出間隙買水時的一幕小插曲,讓楊壯津津樂道。 這幾日,「北疆文化絲路行」錫林郭勒盟·泉州市兩地文化交流活動在福建省泉州開展,錫林郭勒盟烏蘭牧騎隊員的「快閃巡演」是重頭戲之一。楊壯是此行的文旅推薦官,也是活動的臨時主持人。 烏蘭牧騎,蒙語意為「紅色的嫩芽」,是活躍在內蒙古廣大農村牧區的紅色文化工作隊。公開材料顯示,自1957年首支烏蘭牧騎成立以來,一代代烏蘭牧騎隊員以天為幕布、以地為舞臺,聚焦現實題材,累計創作演出1.3萬多個節目,累計行程130多萬公裡。內蒙古118.3萬平方公裡的土地上,如今活躍著75支烏蘭牧騎,錫林郭勒盟烏蘭牧騎就是其中之一。 連續3日來,烏蘭牧騎隊員們演出十餘場,商業街、廣場大舞臺、景區、博物館……處處是舞臺,表演曲目都是在內蒙古家喻戶曉的作品,馬頭琴雙人奏《萬馬奔騰》、舞蹈《頂碗舞》、蒙古族長調作品《走馬》、呼麥版本的《四歲的海柳馬》…… 圖為表演現場。記者 奧藍 攝 這也是一場藝術的盛宴。馬頭琴音樂、呼麥、長調,隊員們身上穿著的蒙古族服飾,都是國家級非物質文化遺產代表性項目,在內蒙古草原上傳承千年。 「這次帶來的節目都是精心編排的,希望用這種輕鬆活潑的快閃形式打破文化傳播的壁壘,讓更多人對北疆文化產生興趣,了解北疆文化。」劉金鐸加入烏蘭牧騎已18年,他告訴記者,他們這幾年一直在探索文化交流的新方式,無論是去偏遠的牧區演出,還是到全國各地的演出交流,都是希望把北疆文化人與自然共生的根脈講給大家聽。 演出前的準備工作很簡單。隊員們一般提前半個小時拉著拉杆箱來到現場,當音響調試成功、演出服換裝完畢、馬頭琴調好弦之後,演出就開始了。 圖為演出現場。蘇日嘎拉圖 攝 演出節奏很快,強度也很大。僅6日,從早到晚一共演了6場,每場六七個節目、大約半小時。烏蘭牧騎小分隊一行6人,有唱歌的、有跳舞的、有演奏樂器的,每個人都一專多能。 很多當地表演藝術家們也加入「快閃巡演」,帶來的木偶戲、拍胸舞等閩南特色藝術形式與內蒙古的北疆文化相互和鳴,引起現場觀眾的熱烈回應。 「能與內蒙古的文藝團體同臺,挺榮幸的。其實,我也挺嚮往這種草原文化。」泉州提線木偶劇團的楊耀鑫這次帶來了劇團經典節目《小沙彌下山》,詼諧活潑的表演方式很有人氣。他告訴記者,他幾乎每個月都有一兩次與外省文藝團體交流的機會。「(烏蘭牧騎)的歌聲舞蹈都很好,是一種比較震撼的感覺,看著自己都覺得洶湧澎湃。」 來到泉州後,隊員們入鄉隨俗,現學了閩南語流行歌曲《愛拼才會贏》,與泉州市蟳埔村的姐姐們,一同表演。 圖為演出現場。蘇日嘎拉圖 攝 演出總能吸引不少觀眾駐足,大家來自五湖四海,不少觀眾表示這是第一次認識內蒙古。 「我們踏歌而來,就是想讓更多人看到北疆大地上既傳統又鮮活的文化風景。」《頂碗舞》的舞蹈演員桑薩爾告訴記者,這是錫林郭勒盟烏蘭牧騎的隊員們第一次來到泉州,就是為了讓大家領略到這樣獨具特色的北疆風情。「對我來說,在哪表演都是一樣的。烏蘭牧騎的成立初衷就是服務群眾。在內蒙古,我們奔波在草原上;在泉州,也是為了把好節目帶給大家。」(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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