多國代表探訪閩北科特派和科技小院
2025-11-19 20:20 4,495次浏览8月8日電 題：古街拆還是留？習近平用一首詩回答 烏篷船搖過小橋，隨悠悠流水穿過老街，苦楝樹和凌霄花掩映下的老屋，斑駁的石牆印刻著歲月……紹興，因其濃厚的人文氣息和古樸的水鄉風貌，愈發成為年輕人喜愛的「網紅」旅遊地。 然而，20多年前，以倉橋直街為代表的紹興古城古街區，卻經歷過一次考驗。 彼時，浙江的城市化改造和城鎮化發展正如火如荼，地處紹興中心區域的古街民居，是拆還是留，一時間爭論不休。 2003年1月，時任浙江省委書記習近平來到紹興。了解到當地關於老街規劃的困惑後，他肯定地表示：「一定要原汁原味地保護！」 「少小離家老大回，鄉音無改鬢毛衰……」習近平同志吟誦起賀知章的《回鄉偶書》，就是對這個問題最好的回答。 他說：「你們這樣做了，我們今天才能聽得到鄉音，記得住鄉愁，聯想起賀知章寫下的詩句。」 歲月深處的老街與鄉音，讓人們留住了記憶，記住了鄉愁，也延續著城市的歷史文化。 習近平同志囑咐當地幹部，保護工作要注重歷史的真實性、風貌的完整性和生活的延續性。 後來，倉橋直街被聯合國教科文組織譽為「中國遺產活生生的展示地」，居民與古街老屋有機組成的生活圖景，讓這裡煥發新的生機與活力。 文化是城市的「根」和「魂」。從履職基層到擔任黨和國家領導人，習近平總書記對保護好傳統街區，保護好古建築，保護好文物的重視一以貫之。 在正定，他為年久失修的國家級文物爭取古建築修繕專款，當地利用這筆錢對隆興寺進行了搶救性修繕，千年古剎得以重放光彩。 在廈門，他果斷為鼓浪嶼地標性建築八卦樓撥款30萬元，扭轉了這座損害嚴重的歷史建築危在旦夕的命運。 在福州，得知位於三坊七巷的林覺民故居面臨拆除，他當即召開現場辦公會，叫停地產開發，並推動制定福州歷史文化名城保護管理條例和保護規劃。 …… 黨的十八大以來，從廣東潮州古城到蘇州平江歷史文化街區，從江西景德鎮到天津古文化街，對於古城老街保護，習近平總書記念茲在茲。 「像對待『老人』一樣尊重和善待城市中的老建築，保留城市歷史文化記憶」「對待古建築、老宅子、老街區要有珍愛之心、尊崇之心」……總書記的殷殷囑託，言猶在耳。 這些年來，我國城市文化遺產走向整體性、系統性保護，各地歷史文化街區越來越多地採用微改造的方法，下「繡花」功夫。目前，全國共劃定歷史文化街區近1300片，認定歷史建築6.8萬處。 如今，一條條老街，一座座古城，給人們帶來日用而不覺的精神滋養和審美意趣，在歷史與未來的時空交錯、傳統與現代的有機融合中，歷史文脈綿延不絕，文化自信悄然增強。 ｜出品人：陳陸軍 ｜總策劃：俞嵐 ｜策劃：吳慶才 ｜統籌：馬學玲 闞楓 ｜執筆：高萌 ｜校對：袁秀月 ｜視覺：司方 ｜中國新聞網「習言道」工作室出品
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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