【上合天津峰會】山東省副省長：青島上合示範區成為展示山東乃至中國開放形象的門面擔當
2026-01-23 18:35 8,597次浏览前不久，考古文保題材電視劇《護寶尋蹤》在央視熱播，帶火了劇中主要場景取景地——陝西省韓城市。這個坐落於黃河「幾字彎」臂彎處的千年古城，究竟蘊藏著怎樣的獨特魅力？8月5日，「大河奔湧萬象新」黃河流域生態保護和高質量發展網絡主題宣傳活動媒體採訪團深入韓城實地探訪，了解它如何在守護歷史文脈的同時，以創新姿態實現精彩蝶變。一邁進梁帶村芮國遺址博物館，採訪團記者們便被瞬間拉回了三千年前的西周時期。博物館主體建築以芮國墓地出土的鏤空銅方盒造型設計而成，古樸莊重。在二層出土文物綜合展示廳的上方，「古芮尋微故國韶光」八個大字熠熠生輝，如同歷史的鑰匙，為採訪團記者們緩緩開啟了一扇通往「芮國」神秘世界的大門。「芮」曾是兩周時期眾多諸侯國之一，在公元前七世紀因秦國的徵伐而悄然湮滅於歷史長河之中。直至2004年，考古工作者在韓城梁帶村的一次搶救性發掘中，發現了一批屬於西周末期至春秋早期芮國的墓葬，這才將「芮國」這頁塵封已久的歷史重新翻開。經過三次大規模的勘探與五年的階段性發掘，深埋地下的芮國遺珍終於驚豔亮相。不僅揭示了眾多保存完好、結構清晰的墓葬遺蹟，更出土了2.6萬餘件（組）珍貴文物。2018年2月，梁帶村芮國遺址博物館正式開館，通過金器、鐵器、青銅器、玉石器、象牙器等琳琅滿目的文物展品，將歷史文獻中記載寥寥的芮國生動地呈現在世人面前。「大家眼前這七尊造型相同、大小依次遞減的鼎，是迄今為止我國春秋早期出土青銅器中規制較為完整的一套諸侯級禮器，見證了西周時期的列鼎制度。」在七鼎六簋展品前，採訪團記者們被這套精美的青銅禮器深深吸引。梁帶村芮國遺址博物館講解員王錦娓娓道來：「西周時期，禮樂制度盛行，規定天子祭祀宴享用九鼎八簋，諸侯則用七鼎六簋。因此，我們可以推斷出該墓主的身份為諸侯級。而簋中的銘文『內（芮）公作為旅簋』，更是為我們確定墓主的國別提供了確鑿的證據。」金文為證，地書作傳，梁帶村遺址的考古發現為後人補寫了歷史缺失的片段，也讓這段久遠的先秦古國史逐漸變得清晰可辨。「目前，館內展出文物共525件（組），其中85%以上為國家等級以上文物，更有31件是國家一級文物。然而，目前僅發掘了遺址的十分之一，因此我們不僅要做好文化保護和傳承工作，提升展品數位化能力，更希望能找到古芮國人生活的更多遺蹟。」梁帶村芮國遺址博物館館長薛豔麗滿懷期待地說。古芮國的起源地在哪、古芮國後人去向何處、芮國近鄰梁國的國土在哪裡……古芮國還有許多謎團等待著後人去解開，但正如引廳內牆面上展示的那段話所言：「這段歷史，雖已塵封千年卻依舊鮮活而溫熱；這方古國，雖已揭開面紗卻仍然神秘而悠揚。」
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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