港鐵上半年盈利逾77億港元 同比上升27.5%
2025-11-06 06:05 6,725次浏览作為中國原創動畫的代表性作品《靈籠》的續作，《靈籠》第二季近日正式收官。作品延續了前作末日世界人類生存與抗爭的傳奇，自5月23日上線以來，以一路高光的表現領跑國創動畫賽道——總播放量突破3.1億，單集同時在線人數突破39萬，系列追番人數超1112.3萬，B站評分9.8分，豆瓣評分8.9分。 《靈籠》第二季開篇以馬克「獸化」踏入龍骨村起始，為觀眾開啟了一段震撼的末世冒險之旅。本季製作規模再創新高，總鏡頭數超過一萬個，特效製作難度指數級攀升，其背後是製作團隊對工業化標準的追求。作品不僅完美呈現了龍骨村這個連陽光折射都纖毫畢現的世外桃源，更將東方武術美學與未來科技戰場融合，打造出諸多讓觀眾直呼「值得多年等待」的超燃場面。有粉絲感慨：「龍骨村太美了，晨霧裡的丁達爾效應、層層疊疊的梯田映照出波光粼粼，每一幀都是壁紙！」還有一位追更5年的老粉說：「《靈籠》第二季給我們的不僅是一場升級了的科幻視覺盛宴，更是一次關於人性、信念與救贖的靈魂對話。」 值得一提的是，《靈籠》第二季構築了一個奇特的「中式科幻」世界。針灸、拔罐等傳統中醫療法成為片中「激發潛能」的科幻設定，《易經》哲學也通過「源質歸藏」儀式巧妙融入劇情背景。這些帶有中華文明特質的元素，共同塑造了動漫中既傳統又未來的世界。 據悉，《靈籠》第三季劇本創作正在緊鑼密鼓進行中。為確保作品品質，團隊建立嚴格的創作流程，從劇本大綱、分集梗概到導演臺本和分鏡準備，任何環節一旦發現任何問題，具體戲份、臺詞或情節銜接都會推翻重來。《靈籠》團隊還走進北京懷柔科學城、中國科學院古脊椎動物與古人類研究所等，結合最新科研成果，探討科幻創作在腦機接口、數字人等領域的可能性，並邀請相關專家擔綱第三季的科學顧問。 《靈籠》第二季由藝畫開天，bilibili聯合出品，武漢藝畫開天文化傳播有限公司製作，董相博執導，汪晨微等編劇，夏一可、圖特哈蒙、藤新、季冠霖、谷江山等配音。
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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