夜幕降臨,上海世博文化公園內的溫室花園漸次亮起星光般的燈火。每晚上演的「溫室奇妙夜」活動將植物與光影、科技與自然編織成沉浸式生態奇境,為申城市民的夏夜生活增添了一抹靈動的綠意與浪漫。 走進夜遊時段的溫室花園,仿佛踏入星際童話的現場,從霧氣氤氳的雨林深處到光影變幻的沙洲之門,從錯落有致的柱子叢林到夢幻璀璨的水下連廊,每一段路徑都是劇情的延伸,每一株植物都是故事的參與者。 此次光影夜遊的設計理念並非簡單的燈光裝飾,而是讓植物成為光影的主角。早在建設初期,園方便在綠植間暗藏了經過「消影」處理的聲光電設備,白天隱身於生態景觀中,入夜後便與植物共同構建出奇幻場景。 19時亮燈時刻,光影漸次鋪開,旅人蕉的葉片成為天然幕布,捕蠅草的捕食瞬間被燈光放大,蘭花在特定波長的光照下呈現出白天難見的螢光色澤,讓遊客直觀感受植物夜間的「生命律動」。 夜遊中的互動設計更添趣味。在「柱子叢林」區域,觸摸特定光柱會觸發植物生長音效,配合霧氣噴射營造出「雨林甦醒」的瞬間;水下連廊的透明玻璃外,燈光模擬的「星光魚群」與真實水草交織,遊客的身影經過時,「魚群」還會隨之遊動。這種虛實結合的設計,讓不少遊客駐足流連,用手機記錄下這些奇妙瞬間。 為讓市民暢享夏夜時光,園方推出「一票通」遊覽服務。值得一提的是,19:00起,夜遊遊客可在連廊檢票處實名領取羅丹藝術中心展覽門票,實現「一園遊覽+一館觀展」的雙重文化體驗。 「原本擔心晚上出行不便,沒想到從停車場到園區入口都有清晰指引,短駁車更省時省力。」第一次體驗夜遊的李先生說,他先在溫室花園感受了生態奇境,隨後乘短駁車前往羅丹藝術中心逛市集,最後在星光草坪看完露天電影才返程,「一張交通卡就能玩轉整個公園,太方便了。」 溫室花園夜遊的火爆,是上海世博文化公園「璀璨之夜」系列活動的縮影。作為城市生態文化地標,公園以夜遊為紐帶,將自然保護與文化體驗有機融合。在溫室花園內,所有燈光設備均採用低能耗LED光源,照射角度經過精準測算,避免幹擾植物夜間代謝;科普解說牌特別標註了植物的「晝伏夜出」特性,讓遊客了解生態平衡的重要性。 園方還特別設計了「植物夜間觀察」科普路線,在鳳梨科植物區設置紅外感應燈,遊客靠近時會自動亮起柔和燈光,既方便觀賞又不影響植物休息;蘭花園的燈光則模擬月光光譜,確保蘭花在自然節律下完成夜間呼吸作用。這種細緻的生態考量,讓夜遊成為生動的環保課堂。 針對暑期親子群體,溫室花園每周日晚推出「小小植物偵探」活動,孩子們在專業講解員帶領下,使用手電筒(園方提供,光線經過特殊處理)觀察植物夜間狀態,記錄葉片開合、花朵閉合等現象。來自黃浦區的小學生劉知逸作為溫室花園第一百萬名遊客,在參與活動後說:「原來晚上的植物和白天不一樣,它們也在『睡覺』和『工作』,太神奇了。」隨著「溫室奇妙夜」的持續升溫,越來越多的市民在夏夜走進這片星光下的生態奇境。當燈光為植物披上夢幻霓裳,當笑聲在光影中迴蕩,上海溫室花園夜遊正以獨特的生態魅力為市民提供全新的選擇,讓每個走進這裡的人,都能在星光與綠意的交織中找到屬於自己的夏夜快樂。
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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