教育部發布留學預警 提醒近期擬赴菲留學人員進一步加強風險評估
2026-01-09 22:24 8,456次浏览習近平總書記在2024年2月視察天津時指出：「以文化人、以文惠民、以文潤城、以文興業，展現城市文化特色和精神氣質，是傳承發展城市文化、培育滋養城市文明的目的所在。」從平津戰役的鬥爭精神，到楊柳青木版年畫的匠心工藝，再到石家大院精美的磚木石雕，天津這座兼具紅色根脈與民俗特色的城市，始終在傳承中創新發展，書寫著歷史文化滋養城市發展的生動答卷。 歷史文化的傳承，首先是對紅色精神的守護。在平津戰役紀念館裡，那面鐫刻著6900位烈士姓名的英烈牆，是天津紅色文化最厚重的見證。緬懷先輩、祭奠英烈，不僅是對歷史的尊重，更是對「為有犧牲多壯志」的革命精神的敬仰。作為全國愛國主義教育示範基地，紀念館1.1萬餘件藏品中，有戰士用過的步槍、泛黃的手稿，每一件珍貴的文物都是可觸摸的歷史，每年上百萬參觀者由此感受到戰爭的殘酷與革命先輩的無畏。紅色基因在代代傳遞中，涵養著城市的精神品格，也極大地助力了城市軟實力建設。 歷史文化的傳承，不只是博物館裡的靜靜陳列，更要在創新中實現活化和延續。透過楊柳青木版年畫的傳承故事，我們看到了天津非遺活化的實踐。作為國家級非物質文化遺產項目，楊柳青木版年畫距今已傳承400餘年，承載著百姓對美好生活的憧憬。如今，「玉成號畫莊」第六代傳承人霍慶順仍秉承著「勾、刻、印、繪、裱」五道傳統工序，「年畫是時代的產物，我們要跟上時代發展，但年畫的傳承創新始終要在『根』的基礎上展開。」融入生肖元素進行創作，結合年輕人的審美推出作品，讓遊客親手拓印年畫……第七代傳承人張宏致力於傳統技藝的創新探索，一系列舉措讓非遺從「展品」變成了「體驗」，從古董變成了時尚。當非遺走進普通人的生活，古老的民間藝術煥發出新的光彩，在拉動產業增長的同時，更讓「津味兒文化」更濃。 歷史文化的傳承，需要為歷史遺存賦予當代價值。歷史建築是城市文化的載體，那些歷經歲月衝刷的老建築、老街區，蘊藏著一座城市的文化基因。石家大院「四合連套、院中有院」的格局氣派宏大，磚木石雕中暗藏的吉祥寓意，反映著傳統社會的美好願景。如今，經過保護性改造，石家大院成為集文物保護、廉政教育、旅遊觀光於一體的文化空間，這座老建築承載的地域特色和時代印記成為城市特有的文化標識。可見，保護歷史遺存，其實也是在守護城市文化的獨特性。 歷史文化是城市的「根」與「魂」，更是發展的源泉和動力。天津豐富的文化實踐說明了，傳承不是守舊，創新不是離根，唯有讓歷史文化在守護中薪火相傳，在創新中與時俱進，城市才能兼具「歷史的厚度」與「發展的溫度」，在時代發展中始終保持獨特的氣質與活力。 (郝悅) 來源：光明網
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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