「你搶到票了嗎?」似乎已成為近期最熱門的問候方式。這個夏天,從張北的草原到敦煌的星空,從哈爾濱的俄式老陽臺到珠海東澳島的沙灘……以音樂節、演唱會為代表的演藝經濟,吸引了越來越多遊客不遠千裡、奔赴山海;動人的旋律、美妙的音符,不僅叩開了觀眾的心扉,更「喚醒」了暑期文旅市場。 為何暑期演藝市場如此火爆?這背後,與年輕一代消費者密集出行有關。中國演出行業協會發布的《2024大型營業性演出市場趨勢及特點分析》顯示,大型音樂節中18歲—24歲的觀眾佔比達36.2%。這一群體多為學生,「演唱會、音樂節填滿日程表」「為一場音樂節打卡一座城」,暑假他們有充裕時間旅行,去追逐心中的熱愛與夢想。 音樂節等演藝活動有何魅力,吸引年輕一代消費者為之陶醉?也許是因為厭倦了常規景點的他們,更加重視情緒價值的釋放:以天空為幕布、大地為舞臺,伴著奔放的旋律、動感的節拍,揮舞起螢光棒,身體隨節奏搖擺,心情像花兒一樣恣意綻放……沉醉在音樂與燈光共同編織的狂歡海洋裡。這種沉浸式體驗帶來的精神滿足感,哪個年輕人不會心動呢? 音樂節的魅力還在於,它與非遺等文化元素融合,在傳統與現代的共生中,帶來了全新消費體驗。上海之春音樂節的《南韻·國色》音樂會,通過AI技術將南音曲譜轉化為視覺圖騰,用全息投影構建閩南古厝場景,使千年雅樂在當代劇場煥發新生;浙江金華將婺劇鑼鼓的節奏範式轉化為電子音樂的循環採樣,開發出具有地域標識的數位音樂產品。這樣的新奇感受,誰能不愛? 各地音樂節也融入「煙火氣」,為市民的休閒生活增添了文化氣息。在上海江灣裡音樂節,巧妙散布於舞臺周邊的「微醺市集」匯聚了精釀啤酒、特調飲品與文創產品等,吸引忙碌一天的都市白領來小聚。貴陽「遇見藍莓音樂節」則匯集了幾十種貴州特色小吃及飲品,供樂迷們暢享味蕾與視聽的雙重盛宴。 如今文旅經濟已從「資源驅動」轉向「情緒驅動」,如何將文化基因轉化為可感知的情緒符號,成為破局產業同質化的關鍵。當敦煌壁畫通過VR技術成為可觸摸的情緒載體,當苗寨篝火旁的蘆笙曲化作短視頻平臺的流量密碼,我們看到的不僅是消費場景的革新,更是文明基因在數字時代的創造性重生。 在南寧,周杰倫演唱會吸引14萬觀眾跨城而來,直接拉動當地消費12.63億元;在成都,張學友演唱會期間熱門商圈酒店預訂量同比激增1.4倍……文化消費釋放的乘數效應,讓各地都看好演藝經濟的發展潛力。海南推出的「票根福利」讓觀眾憑演唱會門票享景區折扣,廈門更將演唱會與免稅購物、打車補貼深度綁定,這種「演出+文旅+消費」的模式,使文化演藝從單點突破升級為全域賦能。 當音樂節舞臺成為非遺活態傳承的實驗室,當演唱會聲浪喚醒文化基因,我們看到的不僅是經濟數據的增長。未來,隨著技術普及和「文化+」模式的深化,非遺等文化元素必將在數字經濟時代釋放更大乘數效應,讓文化的根系在經濟沃土中扎得更深、長得更壯。 (文丨杜銘)
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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