電商援疆：杭州助力阿克蘇成為西部「電商黑馬」
2025-11-09 07:25 7,214次浏览充滿現代感的金屬框架勾畫出傳統山水線條，縹緲古樂中，杜甫、李白、高適三人醉步飄搖、把酒賞詩，爭光鬥輝的唐詩星空仿佛投於臺上，而杜甫無疑是其中尤為耀眼的一顆……8月7日，由郭啟宏編劇，馮遠徵導演，馮遠徵、楊明鑫、孫驍瀟、孫星、張培、王卓達、梁丹妮等主演的北京人藝歷史劇《杜甫》在首都劇場開啟第五輪演出的大幕，依舊以人在「畫中走、詩中遊」的獨特意境中，為觀眾呈現出一個鮮活而立體的杜甫形象。 《杜甫》首演於2019年，是著名編劇郭啟宏繼「文人三部曲」——《天之驕子》《李白》《知己》之後，又一次將筆觸對準中國古代文人命運的歷史題材力作。為了完成這部作品，郭啟宏前後耗時十年、數易其稿。與以往「詩聖」形象的高臺塑像不同，郭啟宏並不直接描寫杜甫的創作與成就，而是另闢蹊徑，將故事聚焦在他自「安史之亂」至離世的這段人生軌跡。 劇裡杜甫的詩歌與他的切身經歷交織互現：自洛陽赴華州途中親見戰亂中官府強徵民役的他揮筆寫下《三吏三別》；身處弊屋破茅卻心憂「天下寒士」的他作詩《茅屋為秋風所破歌》；晚年漂泊洞庭湖上，淪為病老殘軀的杜甫依然心憂家國，寫下「戎馬關山北，憑軒涕泗流」……不同於李白的瀟灑絕塵，高適的命運顯達，杜甫一生顛沛流離、生活坎坷，一顆素心卻始終磨礪未改，他未被「悲苦擊倒而懷沙自沉」，反而將苦難淬鍊為字字泣血的詩歌，成了流傳千古的「詩史」。「郭啟宏老師選了條新路，寫杜甫一生中最苦的階段，切入點也特別。雖是寫『詩聖』，但不像寫《李白》那樣賦予他詩情畫意。所以我在塑造人物時，不單想著他是個詩人，更想把他當成一個活生生的人。」導演兼主演馮遠徵表示。在寫實與寫意之間，觀眾於《杜甫》的舞臺上，看到的並非端坐詩壇的聖人，而是一位在世俗中沉浮、靈魂卻始終高貴的人：他渴望為官，卻不屑官場逢迎；心系黎民，卻苦尋不到出路；他面對不公，敢於仗義執言；為了生存，也能彎下腰身。 從接觸到深入，從親近到融入，馮遠徵對杜甫這個人物的理解逐步深入。舞臺上,以「夢中夢」的形式實現杜甫與蘇渙、李白、高適、嚴武及妻子的多時空對話，借眾人之口解答杜甫心頭的困惑；劇終處，又豐富了杜甫對自己人生的詩意總結。這些二度創新的舞臺亮點，正是馮遠徵隨著對杜甫認知加深而生發的感悟。時至今日，他與杜甫的融合仍在繼續。「現在排練，我還常有新體會，發現之前某段戲處理得不夠準確，我還可以更清晰地表達出更深層的意思。」作為導演，馮遠徵既要琢磨自己的角色，還得關注其他演員的表演：怎麼幫他們更深入地理解角色？如何讓他們和角色一起成長？「一部戲演出好幾輪，有些演員說臺詞成了習慣，會影響塑造人物的狀態。」馮遠徵表示，這次復排更強調人物的精準塑造，力求完成臺詞和內心的深度挖掘。即使是群眾場面，演員也不能「只完成任務，得演出人物來」「哪怕是個小丫鬟，或者過場角色，都要找到人物的特徵」。這輪演出也有部分新演員的加入，為劇組和創作帶來了新鮮感，「他們與前人不一樣的理解和表演節奏，讓我們碰撞出新的火花和靈感。」該劇將演出至8月19日。
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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