內蒙古自治區黨委副書記、自治區政府主席王莉霞接受審查調查
2025-10-25 00:58 6,238次浏览夜幕降臨，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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