麗水8月10日電(胡豐盛)經過上千年的人工開鑿,融合自然風雨的侵蝕雕琢,赭紅色的凝灰巖在晨光照射下留下溫暖色調。抬頭仰望,可以見到頂部的「藍色天窗」。身處巖石包裹的巨大空間裡,大聲喊話時還可以聽見清晰的回音。 在有著「石城」之稱的浙江省縉雲縣,這樣大大小小採石場遺蹟有3000多處,被稱為「巖宕」。 8月9日,浙江縉雲,年輕人打卡巖宕書房。宋雪晴攝 長期以來,它們分布在縉雲仙都、壺鎮等地,成為被遺忘的角落。2021年,一場「最小幹預」的改造實驗在仙都景區啟動。縉雲縣委託北京建築師徐甜甜及其事務所團隊,為3000多個小型廢棄採石場中具有代表性的9個進行生態活化利用。 一個內部遺留數個錯落平臺的巖宕,被改造成書房、書山;一個具有良好聲學效果的錐形巖宕,成為傳統婺劇展演地;而在面朝天空的矩形巖宕裡,石匠正在演示活態採石……縉雲巖宕,開始甦醒綻放。 8號巖宕內部空間高聳,淨高40米,被改造為一個巖宕書房;有著別樣聲學效果的9號巖宕,成為婺劇展演舞臺;10號巖宕則是千年採石文化的戶外展廳。一鑿一錘中,昔日採石匠再次成為主角。 「通過開展微幹預、輕改造,廢棄巖宕變身劇場、書房、展示廳,成為文藝演出、宣傳宣講和地方傳統文化展示陣地。」縉雲縣仙都景區管委會黨委書記、主任、縉雲縣仙都街道黨工委書記丁藝表示,整個改造過程,政府資金投入並不多,但達到了藝術性、實用性、收益性兼具,實現了變廢為寶的初衷。 8月9日,浙江縉雲,微幹預、輕改造後的巖宕,吸引了不少遊客前來打卡。宋雪晴攝 在巖宕書房底部,當地政府還引入了一間咖啡吧,以滿足遊客的消費需求。「值得一提的是,在沒有改造巖宕之前,仙都景區主要的遊客基本都是中老年群體,而現在來的大部分都是年輕人,不僅豐富了景區的業態,也改善了旅遊群體的結構。」丁藝說,巖宕一經亮相,便成為海內外媒體和業界的傳播熱點,成為國內外知名的網紅打卡點。這裡已經先後舉辦「黃帝縉雲,人間仙都」中外師生國情教育體驗、「雲音致夏」薩克斯風專場音樂會、「詩經」音樂之旅、「騎紀中國」機車巡遊嘉年華、「DIOR&石頭島」晚宴及民樂、時裝、婺劇表演等數十場活動。 年輕人被漂亮的巖宕景觀吸引,拍攝照片分享在社交媒體上,正在吸引更多年輕人也慕名而來。8月9日,「活力中國」浙江主題採訪團在探訪時,不少年輕人在打卡拍照留念。客流的增多,周邊鼎湖村的農家樂、餐廳也因此獲益。「巖宕的改造,幫助我吸引不少老客戶回來打卡。他們甚至願意為了幾張大片,一連住上三四天。」仙都景區腳下鼎湖村「初見民宿」主理人勤湘平說,因為巖宕的流量,村民們開的民宿都變得更加搶手。 廢棄採石場可以做什麼?也許,未來會有更多的解法和想像空間。毫無疑問的是,縉雲巖宕的活化利用,已續寫出中國的生態新答卷。2022年,以「中國浙江農村廢棄採石場」為主題,縉雲巖宕亮相全球頗具影響力的德國柏林伊達斯建築論壇,成為廢棄礦場再利用的典範。(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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