8月14日,英國偵探小說家、編劇安東尼·霍洛維茨創作的懸疑心理話劇《心理遊戲》中文版將在上海話劇藝術中心首演。故事講述了一位「真實犯罪」作家斯蒂勒為了完成他的新書,決定採訪臭名昭著的連環殺手伊斯特曼——一個被關在精神病院十年的惡魔,之後陷入一場充滿較量和謎團的事件。該劇由魯伊莎執導,也是演員李宗翰闊別舞臺近20年的回歸之作。劇中李宗翰飾法爾醫生提起該劇的編劇安東尼,其最知名的作品是被稱為「少年007」的《少年偵探(Alex Rider)》系列小說,全球銷量超過2000萬冊;他創作的《喜鵲謀殺案》也曾被改編為電影。《心理遊戲》作為其戲劇創作的代表作,1999年首演,隨後在2000年被搬上倫敦西區的舞臺,以精巧的結構和出人意料的反轉著稱。談及與《心理遊戲》的結緣,導演魯伊莎說自己幾年前在倫敦看戲,在劇場的海報牆上,《心理遊戲》那張懸疑感十足的海報瞬間抓住了她,促使她找來劇本研讀。「我一口氣讀完,中間很糾結『誰是誰』,非常引人入勝!」魯伊莎坦言自己並非「推理大神」,但劇本的層層遞進和精巧反轉讓她欲罷不能,「作品在懸疑表象下,總有對人性深刻的探討,這正是我喜歡的。它會促使我們去思考:什麼是真實?什麼是虛假?我們口中說的,是否真的是內心所渴望的?最終追求的又是什麼?」劇組全體成員該劇是李宗翰闊別舞臺近20年後重新回到話劇劇場進行表演。「這個劇本在我手裡差不多有將近兩年的時間了,」李宗翰坦言,「不想演的原因是覺得它太難演了。」雖然這些年在影視領域取得了不俗成績,但李宗翰對舞臺的熱愛從未改變,「不停地在看各種各樣的話劇,心裡很癢,身上也很癢」。對於為何選擇《心理遊戲》作為回歸之作,李宗翰解釋道:「接近20年沒演話劇,就在想該用什麼樣的劇來回歸?這兩年從影視劇角度來講,心理懸疑劇從中國到美國到英國,都是非常吸引人的類型。」魯伊莎說:「李宗翰在排練廳裡充滿了對舞臺的熱愛和敬畏,像個充滿求知慾的少年。」
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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