國際最新研究：一款疫苗對胰腺癌或結直腸癌患者顯示出治療潛力
2025-11-15 12:50 1,258次浏览烏魯木齊8月9日電 題：探「方圓」絕代雙塔 觀絲路文化交融 作者 苟繼鵬 在新疆喀什市城區外荒漠中的莫爾寺遺址現場，矗立著一高一矮、一圓一方兩個高大的「土墩子」惹人注目。今年，莫爾寺遺址入選「2024年度全國十大考古新發現」後，搭乘火車的人們途經此處，總不免透過車窗搜尋絕代雙塔的身影。 「這是迄今發現中國最西部、保存較完整的大型地面土建築佛寺遺址，是中國早期大型地面佛寺和佛教中國化的典型代表。」負責上述遺址考古發掘的中央民族大學教授肖小勇說。 圖為莫爾寺遺址。 苟繼鵬 攝 2019年，中央民族大學與新疆文物考古研究所合作開啟莫爾寺遺址主動性考古發掘。「第一次去現場勘察，從地面上看感覺幾乎沒有多少工作的餘地。」肖小勇回憶說，但發掘不到半個月，第一座僧房就出現了，讓考古團隊看到了希望。 6年間，在考古人員不斷深挖下，僧舍、迴廊式佛殿、長方形大佛殿、講經堂、廚房、儲物間、餐廳等建築浮出地面。累計發掘4600平方米，發現遺蹟包括18座單體建築共計62個房間、2條階梯式踏道，出土上萬件各類文物和文物殘片。 圖為莫爾寺遺址現存圓塔。 苟繼鵬 攝 「莫爾寺既有自身特色，也能在其中看出印度、犍陀羅、中亞、當地和中原等不同地方的元素。」肖小勇說，其提供了中國早期佛寺布局及其發展演變的樣本，推進了古疏勒及絲綢之路佛教考古和中國早期佛寺起源研究。 根據考古研究，莫爾寺遺址始建於公元1世紀，約9世紀末10世紀初廢棄，前後延續約900年，分為兩個階段。 第一階段的建築主要為帶有印度、中亞風格的覆缽式塔(即現存的圓塔)及僅見於本地的獨棟多室僧房。第二階段在原有建築基礎上，新增方形大塔和帶迴廊的佛殿，寺院禮拜中心逐漸演變為「塔殿並重」。7世紀以後，還新修講經堂和大佛殿，應是受到了中原文化影響。 肖小勇認為，佛教於公元前1世紀左右傳入新疆後，在喀什地區形成一個佛教傳播中心，並影響到庫車及更遠的地方，繼而向中原地區傳播，與當地文化形成交融互動格局。後來，隨著歷代中央政權對西域的有效管轄，中原佛教又「西漸」至此，對當地產生重要影響。 在2024年考古發掘中，一塊泥瓦片的出現讓肖小勇十分驚喜。「泥瓦是唐代大型高規格建築中常被使用的構件。結合史料記載，武周時期曾在疏勒鎮修建大雲寺，我們有理由推測莫爾寺可能是一座國家級寺廟。」肖小勇說，這不僅證明了新疆地區宗教的多樣性，更彰顯了中央王朝對西域地區的有效管轄和宗教管理。 肖小勇表示，多年來對該遺址的考古發掘表明，中原文化在商品經濟、佛教建築和佛教藝術等方面對西域地區產生深遠影響，實證了中原和西域交往交流交融、中央政權對西域有效管治和宗教管理、人類不同文明交流互鑑。莫爾寺遺址也是中華文明多元一體、兼容並蓄的有力見證。(完)
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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