王毅會見韓國總統特使樸炳錫
2025-11-09 04:56 7,147次浏览第七屆中國AFOL節（Adult Fans of LEGO）暨樂高玩家作品交流展將於本周末（8月9日-10日）在千年水鄉上海楓涇古鎮激情啟幕。本屆盛會不僅是亞洲樂高粉絲的頂級創意聚會，更將成為金山楓涇創新實踐「展遊聯動」微度假模式的重要契機，讓全球樂高愛好者在沉浸於積木藝術的同時，無縫暢遊上海樂高樂園度假區，體驗古鎮文化與現代創意的深度交融。作為亞洲第二個獲得樂高集團官方認證的玩家展會，AFOL節始終以「交流、分享、推廣樂高粉絲文化與創新」為宗旨。本次展會規模空前，匯聚了中國樂客、樂樂鎮的故事、樂構英雄會、粵樂匯、Kacha咔嚓攝影、福樂方塊、豫樂家七大樂高認證社區（LUG）的500餘件精彩作品，創歷年之最。展品涵蓋大型動態沙盤、震撼機甲雕塑、精美建築藝術、創意MOC設計、專業攝影作品及珍貴收藏品等全品類。尤為引人注目的是，超過100件來自1935至1978年間的古董樂高藏品將系統呈現樂高近一個世紀的創新曆程。為期兩天的活動遠不止於靜態展示。緊張刺激的樂高機器人格鬥賽和考驗創意的限時MOC創作賽將點燃現場競技激情。5場高質量專業分享會特邀樂高集團關聯團隊及全球知名AFOL達人，深入探討從靈感激發到結構力學的創作秘訣，為各層次愛好者解鎖樂高藝術的無限可能。中國AFOL節組委會相關負責人蔣晟暉強調：「AFOL節的核心價值在於構建一個珍貴的全球玩家面對面交流平臺，通過比賽、競技和分享，既滿足核心玩家深度切磋，也為普通遊客提供專屬互動體驗。」本屆AFOL節是楓涇推動「展遊聯動」微度假模式的典範。遊客在飽覽頂尖樂高作品之餘，可便捷前往毗鄰的上海樂高樂園度假區，享受沉浸式遊玩體驗。自樂高樂園落戶以來，楓涇已成功舉辦多項特色活動，文旅產業日趨多元。楓涇古鎮旅遊發展有限公司總經理沈軍表示：「我們成立『楓涇旅遊聯盟』，整合『吃、住、行、遊、購、娛』全要素。很期待這次通過AFOL節，將活動流量轉化為實際經濟增量，驅動餐飲、住宿、文創等產業鏈協同發展，加速推進『文旅商體展農』的深度融合。」
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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