（抗戰勝利80周年）香港學子吉林行：一日經歷「屈辱與崛起」雙重震撼
2025-10-22 05:44 4,319次浏览北京8月9日電 (記者 高凱)據燈塔專業版數據統計，截至北京時間8月9日上午9時35分，中國內地2025年電影暑期檔票房已達80.06億元(人民幣，下同)，票房火熱的同時，口碑佳作不斷，持續推高觀影熱潮。 從《南京照相館》中七位普通人用生命守護歷史證據底片，到《東極島》將鏡頭聚焦漁民以平凡之舟付出人道大愛，從《長安的荔枝》與《戲臺》中大歷史下小人物的辛酸與堅持，到《浪浪山小妖怪》中無名小妖為非凡夢想的執拗拼爭……這個夏天，多部叫好又叫座的作品以微觀視角切入，通過成功的凡人敘事呈現出對個體命運的深度關照，以與時代共振的「貼地」表達收穫觀眾認可，在商業和藝術的平衡中照亮大銀幕。 作為今年春節檔後首部票房突破10億元的院線影片，截至目前，《南京照相館》以超20億元的票房領跑暑期檔，實現口碑與熱度的雙收。該片取材於南京大屠殺期間日軍真實罪證影像，故事圍繞「日軍罪證照片」展開。在紀念中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年之際，《南京照相館》從一間照相館、幾個普通人切入，以微觀視角將歷史具象化地呈現在觀眾眼前，令歷史記憶可感、可觸。 同為歷史戰爭題材作品的《東極島》通過普通漁民的視角，將1942年「裡斯本丸」號營救事件還原為平凡人的樸素大義。影片以平民為主人公展開敘事，當漁民面對日軍槍口時，主創者沒有將其塑造成「高大全」的英雄，而是展現「恐懼-掙扎-覺醒」的心理過程。正如該片導演管虎所言，「承認人性的軟弱，才能讓最終的勇氣更有力量」。 這種去中心化的敘事，讓主旋律電影在宏大主題之下更顯人性關照。歷史記憶的當代表達、聚焦凡人微光的敘事方式，成為電影與觀眾建立緊密聯繫的重要助力。 《長安的荔枝》通過「微觀歷史」的視角關注唐代基層官吏李善德的命運浮沉，片中諸如「就算失敗，我也想知道自己倒在距離終點多遠的地方」等臺詞、橋段所引發的職場困境、誠信堅守思考等，得到眾多觀者的共情。 動畫電影《浪浪山小妖怪》將鏡頭對準西遊世界裡的無名小妖，用荒誕喜劇的外殼包裹現實主義內核，通過四位底層小妖的冒險歷程，不僅構建了一個充滿東方美學意境的奇幻世界，更以「去主角化」敘事，讓故事天然攜帶了強烈的代入感。這則關於「平凡者自我接納」的現代寓言，傳達出「我們不必都是英雄，但依然可以在自己的軌道上活出意義」的內核，實現了對普通人個體命運的觀照。 圍繞京劇戲臺展開的《戲臺》則以「戲中戲」的嵌套結構，將焦點置於亂世中的小人物小場景，不僅拓展了喜劇片的表達邊界，更通過戲曲唱段完成了對民族氣節的隱喻呈現。 在新近上映亦取得不俗票房的小成本喜劇電影《奇遇》中，一場雙向穿越看似荒誕，觀眾卻於平凡主人公不同生命階段令人啼笑皆非的衝突碰撞中看見自己，進而重新審視人生中的無奈和在無奈中堅守初心的意義。 無論題材類型還是風格樣式，今年的暑期檔電影都呈現出豐富多樣的特點，而剝離類型創新與技術突破的表象，這個夏天的大銀幕最令人欣喜的或更在於對不同背景下凡人微光的成功呈現。事實上，觀眾也以持續的觀影熱情給出了最真實的反饋。 這種對個體命運的深度聚焦無疑加深了電影與觀眾的情感聯結，也為此間銀幕創作勾勒出一番新景新貌。(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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