舒服「險」中求？採耳需謹慎
2025-11-06 14:51 8,251次浏览哈爾濱8月10日電 (石啟立 記者 劉錫菊)9日，哈爾濱市南崗區花園街歷史文化街區正式開園。這片承載著哈爾濱「東方小巴黎」記憶的百年建築群落，完成了從「沉睡老建築」到「文旅新地標」的華麗蛻變，以歷史與現代交融、歐陸風情與時尚生活共生的全新面貌，成為冰城文旅發展的又一亮點。 花園街歷史文化街區的核心「黃房子」建築群落始建於1900年代，建築整體為磚木結構承重體系，屬於獨立式房屋，每戶門前自帶門鬥、大門和小柵欄。外牆一律塗成黃色，牆體足有兩磚半之厚，雙坡式屋頂，冬暖夏涼，曾是哈爾濱歐陸風情的重要縮影。歲月流轉中，這片建築逐漸褪去光彩，一度成為被遺忘的角落。改造過程始終堅持「保護優先、活化利用」原則，既嚴格保留建築歷史原貌，又巧妙注入現代生活元素。 開園當天，街區內人頭攢動，各類特色活動同步上演，吸引了大批市民遊客前來體驗。休閒廣場上的復古老爺車展示區成為熱門打卡點，不少市民駐足拍照，感受復古風情；復古電話亭、童話花園、啤酒桶等多個拍照點位前人流不斷，孩子們圍著巨型玫瑰熊嬉笑打鬧，年輕人則在鏡頭前定格美好瞬間。 街區內人頭攢動，各類特色活動同步上演。南崗區委宣傳部 供圖 秋林洋行露臺上的音樂會奏響悠揚旋律，與馬迭爾精釀啤酒館啤酒桶舞臺的文藝演出遙相呼應，「老街樂隊」的精彩表演贏得陣陣掌聲；主題巡遊引發互動熱潮，演員們身著特色服飾與遊客熱情互動，讓整個街區充滿歡聲笑語。藝術繪畫寫生區和「黃房子」攝影展區裡，不少市民駐足欣賞，感受歷史與藝術的碰撞，有繪畫愛好者表示：「在這裡既能描摹老建築的韻味，又能捕捉新時代的氣息，是藝術創作的好素材。」 俄式麵包的麥香、咖啡的醇香、紅酒的醇厚瀰漫街巷。不少遊客手持美食，在百年建築間品味獨特風情。「早就聽說這裡要開園，今天一來果然沒讓人失望，既能感受老建築的韻味，又能享受現代消費的便利，太適合帶家人來逛逛了。」市民張先生的話道出了許多人的心聲。 遊人拍照留念。南崗區委宣傳部 供圖 花園街歷史文化街區的啟幕，不僅為市民提供了一個集文化體驗、休閒消費於一體的新空間，更構建起連接歷史與現代、融合歐陸風情與時尚生活的文旅新場景，為老建築活化利用提供了可借鑑的範例。 南崗區花園街歷史文化街區活化利用專班負責人表示，下一步，該區將持續優化街區運營，結合季節特點和市民需求，豐富文化活動和消費業態，深化文旅融合，讓這片煥發新生的百年街區成為展現冰城獨特魅力的亮眼名片，為城市文旅產業高質量發展注入新活力。(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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