觸摸歷史 緬懷先烈 多地抗戰主題展覽迎來參觀熱潮
2025-11-25 00:32 1,914次浏览「我們力求能表達出有晴空萬裡時的波瀾壯闊，也有黑雲壓城時的令人窒息；有兄弟手足的相互依託，更有父子情深的無言的牽掛。」中國戲劇家協會副主席、安徽再芬黃梅藝術劇院院長韓再芬這樣描述《延年和喬年》。安徽再芬黃梅藝術劇院成立20周年之際，「誰料二十正風華」2025年再芬黃梅·上海演出季8月8日至10日在上海美琪大戲院舉辦。大型原創黃梅戲《延年和喬年》是一曲獻給青春、理想與信仰的澎湃讚歌，經典黃梅戲《女駙馬》則是一場關於勇氣、智慧與真愛的深情禮讚。 《延年和喬年》黃梅戲《延年和喬年》講述革命烈士陳延年和陳喬年的青春故事。韓再芬擔任出品人，上海戲劇家協會副主席喻榮軍擔任編劇，上海話劇藝術中心一級導演何念執導，王澤熙、馬騰、潘偉、熊東旭、汪晨晨、馬丁、餘平、雍麗娟等演繹。陳延年和陳喬年生於安慶，長於安慶，在上海龍華壯烈犧牲。「《延年和喬年》走出安徽，首站亮相上海，意義重大。」韓再芬表示，「在這座延年和喬年奮鬥與犧牲的城市，我們舉辦紀念和演出活動，期待上海的觀眾朋友能喜歡這部情感疊加的作品，並提出寶貴意見，更希望延年與喬年這對革命先烈兄弟在天之靈能聽到鄉音中透出的對他們的懷念和敬意。」 韓再芬接受上海媒體採訪喻榮軍透露，《延年和喬年》劇本前前後後修改了十二稿，有幾次幾乎是推翻重來。「我摒棄了簡單的頌歌模式，深入挖掘英雄情感世界的褶皺與光芒。在結構上採用時空摺疊與心靈外化的手法，1927年上海寓所陳獨秀的悲慟回憶，與1912年安慶碼頭的棍棒教育、1915年上海搬運站的艱辛、1919年北京五四的狂瀾、1922年裡昂絕食的寒夜、1918年北京互助食堂的鬧劇……這些時空碎片並非線性鋪陳，而是依據情感邏輯與主題關聯，如蒙太奇般在陳獨秀的追憶與延喬兄弟生命的關鍵節點間切換和疊印。」作為黃梅戲「活化石」的《女駙馬》將以煥新面貌登場上海。該劇為安慶專區黃梅戲劇團（安徽再芬黃梅藝術劇院前身）首創首演，麻彩樓、嚴鳳英等藝術家塑造的馮素珍深入人心。韓再芬在傳承經典版本的基礎上，融入影視化敘事節奏，將馮素珍女扮男裝、冒死救夫的傳奇演繹得既詼諧又揪心。劇中「為救李郎離家園」等經典唱段朗朗上口，將喚起上海觀眾的集體記憶。據悉，再芬黃梅·上海演出季已持續舉辦多年，成為上海觀眾與再芬黃梅雙向奔赴的見證。除演出之外，安徽再芬黃梅藝術劇院攜《延年和喬年》劇組走進上海市龍華烈士陵園開展祭奠緬懷活動。由安慶市人民政府駐滬聯絡處牽頭組織，上海市安慶商會、上海安慶經濟文化促進會和再芬黃梅還聯合舉辦「宜商情 黃梅韻」黃梅戲《延年和喬年》上海市安慶商會專場演出見面會。
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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