「無薪試崗」是雙向考察還是違規壓榨？
2025-10-27 16:24 7,731次浏览忻州8月8日電 (劉小紅)8日，一場聚焦楊家武術傳承與發展的學術盛會在山西代縣拉開帷幕。來自北京體育大學、山西大學、河南大學等高校的專家學者，與楊家武術傳承人、武術愛好者齊聚一堂，共同探討楊家武術的傳承路徑與發展方向。 8日，一場聚焦楊家武術傳承與發展的學術盛會在山西代縣拉開帷幕。劉小紅攝 楊家武術源遠流長，作為武術文化瑰寶，是無數武術愛好者心中的經典。然而，隨著時代的發展，楊家武術的傳承面臨諸多挑戰。據了解，在楊家將後人集中的代縣鹿蹄澗村，目前僅有13位村民還會楊家武術，且多為年事已高的老人。 會議現場，針對楊家武術的傳承與發展，專家學者們提出了多元化的策略。河南大學武術學院院長、教授洪浩以《他山之石：借鑑少林、太極等非遺武術傳承的成功案例，探尋楊家武術發展的具象化道路》為議題展開探討，他強調，政府支持、科學化、年輕化、產業化、國際化對楊家武術傳承至關重要，並呼籲制定中長期發展規劃。 北京體育大學中華民族傳統體育研究院院長、教授武冬圍繞立德樹人的主題，在現場通過武術示範，展示楊家武術的防禦性技術、團隊協作機制等特性，闡述教育理念。同時，他還以與小學生互動教學的方式，展示武術課程思政的具象化實踐。 太原工業學院體育旅遊研究中心主任、教授田文波以《產業賦能：探究楊家武術與文旅產業的融合發展路徑，實施武術發展的產業嘗試，打造「武術+文旅」的融合爆點》為議題進行交流。他從代縣旅遊發展與楊家武術文化傳承相輔相成的角度展開探討，並提出六個層面的建議，包括提煉武術精神、打造文化名片、加強市場配套、創新文化產品等，以促進地方經濟轉型發展。 近年來，代縣多措並舉推動楊家武術的傳承與發展。通過書籍編纂、數位化保護、師資培訓、武術進校園、武術展演等多種方式，代縣讓這一傳統武術項目重新煥發生機，並探索出一條立足本土資源稟賦、以文化賦能鄉村振興的新路徑。 當前，楊家武術的傳承迎來新的發展契機。2023年，楊家武術成功入選山西省非物質文化遺產名錄，為其傳承發展提供了政策支持和保障。同年10月，國家體育總局武術運動管理中心組建專家團隊對楊家將武術進行系統性挖掘整理，拍攝了23個套路的185個視頻和3164張圖片，編輯了《楊家武術系列叢書》，為楊家武術的推廣提供了豐富的教學資料。 此外，代縣大力推動楊家武術走進中小學課堂，於2024年舉辦「楊家武術進校園」活動。今年8月8日至10日，代縣舉辦2025年「雁門關武術英雄會」首屆全國楊家武術邀請賽。此次賽事匯聚了河北、河南、山西、內蒙古等地的300餘名楊家武術傳習者，他們與參加山西省傳統武術錦標賽的300名武術愛好者同臺交流切磋，共同推動楊家武術與傳統武術的傳承發展。 楊家武術源遠流長，作為武術文化瑰寶，是無數武術愛好者心中的經典。劉小紅攝 在楊家武術挖掘推廣的新態勢下，代縣鹿蹄澗村作為楊家將文化的發源地，積極創新「沉浸式」旅遊模式，打造了集文化體驗、有機農業、生態旅遊於一體的美麗鄉村，讓遊客在村子裡就能感受楊家武術的獨特魅力。 代縣縣委常委、副縣長解植崗表示，舉辦首屆楊家武術邀請賽，旨在展示楊家武術獨特魅力，打造全國性武術賽事品牌。而舉辦此次論壇，是為了系統探討楊家武術的文化價值與現代傳承路徑，推動武術創新發展。(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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