30歲年紀95歲的肺，肺為什麼會「未老先衰」？
2025-11-19 21:49 3,324次浏览「你搶到票了嗎？」似乎已成為近期最熱門的問候方式。這個夏天，從張北的草原到敦煌的星空，從哈爾濱的俄式老陽臺到珠海東澳島的沙灘……以音樂節、演唱會為代表的演藝經濟，吸引了越來越多遊客不遠千裡、奔赴山海；動人的旋律、美妙的音符，不僅叩開了觀眾的心扉，更「喚醒」了暑期文旅市場。 為何暑期演藝市場如此火爆？這背後，與年輕一代消費者密集出行有關。中國演出行業協會發布的《2024大型營業性演出市場趨勢及特點分析》顯示，大型音樂節中18歲—24歲的觀眾佔比達36.2%。這一群體多為學生，「演唱會、音樂節填滿日程表」「為一場音樂節打卡一座城」，暑假他們有充裕時間旅行，去追逐心中的熱愛與夢想。 音樂節等演藝活動有何魅力，吸引年輕一代消費者為之陶醉？也許是因為厭倦了常規景點的他們，更加重視情緒價值的釋放：以天空為幕布、大地為舞臺，伴著奔放的旋律、動感的節拍，揮舞起螢光棒，身體隨節奏搖擺，心情像花兒一樣恣意綻放……沉醉在音樂與燈光共同編織的狂歡海洋裡。這種沉浸式體驗帶來的精神滿足感，哪個年輕人不會心動呢？ 音樂節的魅力還在於，它與非遺等文化元素融合，在傳統與現代的共生中，帶來了全新消費體驗。上海之春音樂節的《南韻·國色》音樂會，通過AI技術將南音曲譜轉化為視覺圖騰，用全息投影構建閩南古厝場景，使千年雅樂在當代劇場煥發新生；浙江金華將婺劇鑼鼓的節奏範式轉化為電子音樂的循環採樣，開發出具有地域標識的數位音樂產品。這樣的新奇感受，誰能不愛？ 各地音樂節也融入「煙火氣」，為市民的休閒生活增添了文化氣息。在上海江灣裡音樂節，巧妙散布於舞臺周邊的「微醺市集」匯聚了精釀啤酒、特調飲品與文創產品等，吸引忙碌一天的都市白領來小聚。貴陽「遇見藍莓音樂節」則匯集了幾十種貴州特色小吃及飲品，供樂迷們暢享味蕾與視聽的雙重盛宴。 如今文旅經濟已從「資源驅動」轉向「情緒驅動」，如何將文化基因轉化為可感知的情緒符號，成為破局產業同質化的關鍵。當敦煌壁畫通過VR技術成為可觸摸的情緒載體，當苗寨篝火旁的蘆笙曲化作短視頻平臺的流量密碼，我們看到的不僅是消費場景的革新，更是文明基因在數字時代的創造性重生。 在南寧，周杰倫演唱會吸引14萬觀眾跨城而來，直接拉動當地消費12.63億元；在成都，張學友演唱會期間熱門商圈酒店預訂量同比激增1.4倍……文化消費釋放的乘數效應，讓各地都看好演藝經濟的發展潛力。海南推出的「票根福利」讓觀眾憑演唱會門票享景區折扣，廈門更將演唱會與免稅購物、打車補貼深度綁定，這種「演出+文旅+消費」的模式，使文化演藝從單點突破升級為全域賦能。 當音樂節舞臺成為非遺活態傳承的實驗室，當演唱會聲浪喚醒文化基因，我們看到的不僅是經濟數據的增長。未來，隨著技術普及和「文化+」模式的深化，非遺等文化元素必將在數字經濟時代釋放更大乘數效應，讓文化的根系在經濟沃土中扎得更深、長得更壯。 (文丨杜銘)
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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