湖南致公黨各級組織：在鄉村書寫「致力為公」新答卷
2025-12-05 09:26 8,134次浏览「蓬萊曾是海上絲綢之路的一個起點。這艘元末明初來自朝鮮半島的高麗古船正是這段歷史的實物例證，講述著海上絲綢之路的傳奇故事。」8月2日，山東煙臺蓬萊閣景區管理服務中心文物部副部長劉莉指著海上絲綢之路博物館內的古船殘體介紹道。 劉莉正在給遊客講解古船的來歷(央廣網記者 唐磊 攝) 2018年6月13日，習近平總書記拾階而上，登上蓬萊閣主閣，遠眺黃渤海分界線，俯瞰蓬萊水城，了解古代海上絲綢之路情況，察看水城炮臺和古代艦船入海口，聽取明代愛國將領戚繼光操練水師、保衛海防等歷史介紹。總書記叮囑當地要加強國家重點文物保護。 蓬萊閣是中國古代四大名樓之一，雄踞丹崖山之巔。牢記總書記殷殷囑託，近年來，蓬萊閣景區不斷加大對在展文物保護修繕力度。為減少拆解搬移給古船造成的損害，2023年，工作人員在正常展出的情況下，對古船進行了整體性保護。 「文物出土只是保護的開始。長期的展出中，文物會遇到一系列問題，以古船為例，木材面臨開裂、變形等威脅，我們因地制宜開展保護工作，這樣既保護了古船，也讓遊客近距離觀察和了解文物保護知識，提升了大眾對文化遺產的保護意識。」劉莉說。 張景龍(左一)與同事利用儀器對丹崖山巖體進行監測(央廣網記者 唐磊 攝) 憑海而立的丹崖山常年受海水海風的侵蝕，巖體局部存在穩定性病害，會影響蓬萊閣安全。「我們對丹崖山巖體加固後，定期監測巖體變化，對蓬萊閣等文物進行日常維護、持續跟蹤，守護好珍貴文物。」蓬萊閣景區管理服務中心文物科副科長張景龍說。 歷史文物不僅要保護好，還要發展好、利用好。如今，蓬萊閣景區深挖歷史資源，加強文旅融合，讓非遺項目、小場景演出等走進景區，精心呈現絲路情緣、「戚家軍」魂、東坡吟詩等特色節目，讓遊客沉浸式體驗歷史故事，感受傳統文化之美。 蓬萊閣景區的「絲路情緣」小場景演出走進遊客中間(央廣網記者 唐磊 攝) 與此同時，蓬萊閣景區與當地中小學校「結對子」，讓小講解員「走進來」，大講解員「走出去」，把英雄故事、絲路故事送進課堂、送到青少年身邊。 今年3月開始，37名當地中小學生變身「紅領巾講解員」，陸續在景區內的戚繼光紀念館「上崗」，每逢周末和假期為遊客講述戚繼光的故事。「我已經背誦好多遍講解詞，每一次講解都感覺對戚繼光的民族精神有了更深的理解，我覺得自己也在跟著英雄一起成長。」「紅領巾講解員」張鴻軒說。 「我們會牢記總書記囑託，做好文物保護和傳承工作，讓史實『說話』，讓文物『發聲』，讓優秀文化『活起來』，講好海上絲綢之路故事、講好英雄故事，使博物館成為行走的大課堂。」蓬萊閣景區導遊部副部長修琳琳說。 總監製：駱紅秉 總策劃：張軍 於鋒 監製：伍剛 宮歆慧 蔡榮波 統籌：陶玉德 策劃：程立龍 卜葉 記者：程立龍 唐磊 配音：劉佳音 鳴謝：煙臺市蓬萊區融媒體中心 來源：央廣網
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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