（活力中國調研行）探訪額爾古納故事：綠色為基底 文化做畫筆
2025-11-08 04:50 9,834次浏览著名歷史學家許倬雲先生8月4日在美國去世，享年95歲。許倬雲（Cho-Yun Hsu）1930年9月2日（農曆七月初十）出生於福建廈門鼓浪嶼。1948年底隨家到中國臺灣，1953年從臺灣大學史學系畢業；1956年獲文科碩士學位，後入芝加哥大學進修；1962年畢業於芝加哥大學，獲人文科學哲學博士學位 ；1970年赴美任匹茲堡大學歷史系教授、校聘教授；1986年當選為美國人文學社榮譽會士。作為華語世界有影響力的史學大家之一，許倬雲精通上古史、經濟史、文化史、考古學、社會學。學術代表作「古代中國三部曲」《西周史》《中國古代社會史論》《漢代農業》，數十年來已經成為研究古代中國的典範之作。另有「中國文化三部曲」《萬古江河》《說中國》《中國文化的精神》等大眾史學著作數十種行世，海內外行銷百萬冊。新版《許倬雲學術著作集》從政治思想、文化轉型、經濟結構多個角度展開解讀。正如許倬雲在《總序》中指出的那樣，從《西周史》《形塑中國》到《漢代農業》，雖然成書次序有先後，但這三部著作卻是聯結為一的。其中，《西周史》《形塑中國》敘述古代中國自西周建立封建制度以來，經過春秋、戰國列國並存的階段，終於經過秦、漢而實現大一統。這一宏闊的歷史進程，先聚後散，然後又再行拼合，最終凝聚成為東亞的大一統國家。在此階段的中國，政制統一。《漢代農業》又接續陳述了整個過程中經濟因素的成分及其融合。最終，中國發展出世界上最早的「精耕細作式農業」，先民們將農舍工業與農業的收穫相結合，凝聚為以農業產品為商品的交換經濟。這是經濟、社會兩方面的整合，與國家治理互相配合，進而熔鑄為一個巨大的共同體。六卷本中的另外三本，《水擊三千》《熔鑄華夏》以及《我者與他者》，其主旨也正是澄清上述巨大「共同體」的形塑過程，以及各個構成單元之間的互相依存。前三部側重於時間軸線上的進程，而後三部則著力在平面發展上的「互聯性」。整套著作集都是從政治思想、文化轉型、經濟結構多個角度，見證周、秦、漢「天下秩序」的形塑過程，讀懂「何以華夏」「何以中國」。
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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