從司徒美堂到南僑機工，致公黨如何支援抗戰？
2025-11-18 00:25 8,642次浏览2025年8月9日19:30，TRI第三空間的燈光亮起，五把擦得鋥亮的銅管樂器在舞臺上泛著金屬光澤。隨著第一個音符衝破空氣，朝音銅管五重奏《五所不能》上海站演出正式拉開帷幕。 這場融合音樂、喜劇與戲劇的跨界表演，讓現場觀眾在銅管樂器的熾烈音色中經歷了一場歡笑與感動交織的藝術奇遇。 圓號手歐陽貝俐對著樂譜皺眉搖頭，轉身卻與長號手劉銘卓用樂器玩起「對話」，低音大號手方翔宇則用誇張的肢體動作配合音符輕重，引得臺下笑聲此起彼伏。這場被樂手們稱為「用樂器說段子」的演出，將《排練危機》的原創小品搬上舞臺，三十分鐘裡，樂器調試的混亂、臨時改譜的爭執、突然忘譜的窘迫，都被轉化為充滿生活氣息的音樂場景，讓觀眾在捧腹之餘，窺見音樂家臺下的真實狀態。 特邀打擊樂手楊亦可的加盟為演出注入更多活力。在《Ricochet》篇章中，他手持馬林巴槌與銅管五重奏展開「節奏對決」，非洲鼓點與爵士銅管的碰撞，仿佛將觀眾帶入跨越洲際的音樂叢林。朝音銅管五重奏的音樂總監，同時也是駐團歌手的孫瓏菲創作的《樂光寶盒》更是全程高能，隨著旋律流轉，樂手們演繹著從古典到現代的多樣風情。 這場演出的精彩源於六位青年音樂家的深厚功底。作為芬蘭坦佩雷愛樂樂團終身首席小號，郭翔在《Jive for Five》中展現的超吹技巧，將爵士風格的靈動與古典演奏的精準完美融合，其對弱音器的巧妙運用，讓小號音色時而如絲綢般順滑，時而如火花般爆裂。 曾獲美國布魯克頓交響樂團協奏曲比賽第一名的楊煥翊，則用明亮通透的小號音色，與郭翔形成高低音對話，兩人在快速音階段落的默契配合，引得臺下樂迷興奮不已。 法蘭克福歌劇院終身圓號副首席歐陽貝俐的表現同樣驚豔。在凱裡·特納的《Ricochet》中，他以圓號模擬阿拉伯商隊的駝鈴聲，通過弱奏與強音的交替，構建出黃沙漫捲的聽覺畫卷。 而杭州愛樂樂團長號副首席劉銘卓與英國皇家音樂學院碩士方翔宇組成的低音聲部，如同為音樂鋪設了彈性十足的「地基」，在《Puttin』 on the Ritz》的爵士律動中，長號的滑音與大號的穩重低音交織，重現了上世紀黃金年代的摩登風情。 這群平均年齡不到30歲的音樂家均在國際賽事中屢獲殊榮：郭翔是首位在義大利波爾恰國際小號大賽獲獎的中國人，歐陽貝俐包攬亞歷山大賽事冠軍與奧地利國際比賽亞軍，他們的組合被業內譽為「中國銅管界的黃金一代」。 當《Puttin』 on the Ritz》的最後一個音符消散，演出落幕，全場觀眾鼓掌熱烈。這場由TRI第三空間與朝音學院聯合呈現的演出不僅打破了古典音樂的欣賞邊界，更探索了藝術傳播的新可能——樂手們在演奏間隙穿插的音樂知識講解，讓觀眾了解到不同銅管樂器的魅力；情景化的表演則讓抽象的旋律變得可感可觸。 自2020年成立以來，這個由青年音樂家自發組建的藝術團體始終致力於古典音樂的創新表達。此次《五所不能》系列在多個城市巡演，通過喜劇內核與器樂演繹的結合，讓更多人感受到銅管音樂的魅力。演出結束後，許多觀眾在社交媒體留言：「原來古典音樂會可以這麼有趣」，「被銅管樂器圈粉了」。 當夜色中的TRI第三空間漸次熄燈，這場融合歡笑與感動的音樂之旅落下帷幕。朝音銅管五重奏用他們的創造力證明，古典音樂的生命力，正藏在不斷突破的勇氣中。而上海站的成功，也昭示著這場跨越城市的藝術狂歡將繼續傳遞青年音樂家的赤誠與鋒芒。
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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