建證未來|中建六局第一建設有限公司西南分公司2025屆新員工入職見面會順利舉行
2025-10-27 16:33 1,826次浏览夏夜的蟬鳴聲中暑氣漸漸消散，閔行區圖書館入口處，燈火映照著書香，一幅巨大海報上，「一書一世界一夜一華章」幾個字在夜幕裡熠熠發光。8月13日晚，2025上海書展開幕首日，作為上海書展閔行分會場的品牌活動，持續三年的夜讀之約——閔行夜讀周，又一次和讀者們相聚在閔行區圖書館一樓大廳。啟動儀式上，讀者們跟隨鏡頭走進閱遊閔行、書房有約、敏讀會、尋脈閔行、閔圖媽媽小屋等閱讀品牌活動，找尋自己的身影；傾聽「我家的舊書新知」分享，了解與書結緣、因書成長的動人故事；解鎖《閔行閱讀生態數據》，一起見證閱讀在閔行的蓬勃生機。著名作家、學者鮑鵬山也親臨現場，帶來《孔子語錄》新書分享，以深邃的學術見解和鮮活的語言將孔子跨越千年的智慧娓娓道來。今年，閔行區圖書館特別推出「我家的舊書新知」故事徵集，面向社會大眾廣泛徵集我與舊書的精彩回憶。「讓書籍重生，讓知識傳遞」，活動旨在通過購書場景、借閱故事、珍藏場景的重塑，喚醒讀者與舊書的情感記憶，激發「以書為媒 以情相連」的閱讀生態循環，讓舊書在時光流轉中煥發新生命，實現文化的綠色共享與資源的循環利用。活動自7月中旬開展以來，累計收到近百篇投稿，兩位投稿者也應邀來到閔行夜讀周啟動儀式的現場，各自講述與舊書的不解之緣。 青年讀者高輝績回憶了與《柏楊版通鑑紀事本末》這套書的結緣過程與情感變化，特別是隨著時間流逝，與日俱增的珍愛，令現場不少讀者動容。「從舊書中獲取新知，從經典中汲取智慧，新知的要義在於讀書，書籍是知識的載體，載體形態的變化並不影響其所承載知識的價值，一本舊書對於沒有讀過的人來說，就是一本打開未知領域的新書」，高輝績的感悟道出了許多愛書人的心聲。 中年讀者石琦瑩講述了自己小學四年級時，偶然間在過期雜誌《少年科學》上讀到科幻小說《80天環遊地球》的連載章節，從此一直對結局念念不忘，高中二年級時，家附近的圖書館處理一批報廢舊書，她在其中發現了一本完好無缺的《80天環遊地球》，如獲至寶，花了1毛錢買回家，此書經歷幾次搬家相伴至今已有38年……據悉，2025上海書展閔行夜讀周期間，全區有100場閱讀活動邀請各位讀者共同開啟「閱讀任意門」，一同邂逅閱讀的無限可能。 閔行區圖書館將陸續推出閱讀推理劇、「謎境·推理」展、夜間推理社等推理主題活動。其中，「書海尋蹤」推理品牌延續館校合作，與上海交通大學推理社團共同打造沉浸式閱讀推理劇《禮物》，打破傳統觀演模式，帶來身臨其境的劇情探索。兩場體驗活動將分別於8月15日和8月16日在閔行區圖書館八樓2820報告廳精彩呈現。一樓大廳的「謎境·推理」展示區域以場景化敘事梳理中外推理歷史脈絡，彰顯中國本土推理成就。「夜間推理社」深度挖掘館藏資源，結合傳統文化與現代解謎元素，設計密碼破譯、線索追蹤等任務，讓讀者穿梭書架間尋找隱藏圖書並解開謎題。 與此同時，小林漫畫展以IP影響力與多元互動形式，為讀者帶來一場「心靈按摩」。 此外，依託總分館制建設體系，以差異化閱讀服務供給進一步釋放區圖書館的資源優勢，發揮閔行14個街鎮（莘莊工業區）圖書館的區位優勢；通過文旅商體展融合聯動，為街鎮圖書館、新型文化空間、商業綜合體、園區樓宇等場所因地制宜地嵌入優質閱讀資源。如顓橋鎮圖書館、馬橋鎮圖書館、七寶鎮圖書館、浦錦街道圖書館，以繪本分享開啟小讀者的奇幻閱讀之旅；梅隴鎮圖書館邀請張慰軍與讀者一同重溫三毛的故事；莘莊工業區圖書館生動展現如何在爆笑中吃透《史記》；新虹街道圖書館讓讀者在《論語》中遇見孔子；大零號灣圖書館通過「AI之後，我們的下一代會面對一個怎樣的未來？」「《匠心鑄夢：江南造船與中國首批萬噸輪的創世傳奇》新書發布會」等活動打造「科普嘉年華」；浦江鎮圖書館、吳涇鎮圖書館、莘莊鎮圖書館、華漕鎮圖書館、古美路街道圖書館、虹橋鎮圖書館則以形式多樣的手作體驗呈現非遺之美。值得一提的是，華漕鎮圖書館更是將手作工坊搬進「天空之城」商圈，以沉浸式體驗推動文旅商體展深度融合。
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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