【少年講詩詞】聞王昌齡左遷龍標遙有此寄——金承瀚（義大利）
2026-02-25 18:44 8,758次浏览北京8月12日電 (記者 應妮)當《浪浪山小妖怪》正在大銀幕上不斷衝擊票房的時候，知名妖怪文化研究者張雲帶著他在人民文學出版社的最新作品《妖怪相處指南：中國妖怪世界漫遊》回歸。這不僅是一本奇趣橫生的「穿越式」妖怪世界旅行指南，更是一部承續千年志怪傳統，以現代眼光重塑妖怪文化想像的精彩佳作。 《妖怪相處指南：中國妖怪世界漫遊》書影。 人民文學出版社供圖 張雲梳理近2000種中國妖怪並出版《中國妖怪故事(全集)》，被讀者親切地稱為「給中國妖怪『上戶口』的人」。《妖怪相處指南》的主體是從中國古代典籍、神話故事、志怪小說、民間傳說、民俗故事中整理出來的超過500個妖怪故事。作者獨闢蹊徑，別出心裁地借用奇幻小說的「穿越」模式，帶讀者進入中國古代「妖怪叢生」的情境。 書中首先介紹妖怪世界的「基礎知識」，對妖怪的定義、分類及所處世界進行了詳細闡述。妖怪，作為源於現實卻超脫正常認知的奇異事物或現象，具有怪異反常、基於現實、超越認知等特性，分為妖、精、鬼、怪四大類。它們生根於古人真實生活的世界，也出現在《山海經》等古籍記載的「大荒」等特殊地域。 當讀者了解妖怪基礎知識之後，本書再令讀者化身為書生、官員、巫師、農夫、漁夫、商人、樵獵、醫生、士兵、旅行家、僧道等11種最容易出現在妖怪故事中的古代職業，每種職業單列一章，營造一種沉浸在古代生活的氛圍。讀者如同進入了角色扮演遊戲，時刻準備與妖怪的相遇。 書中會告訴讀者如何像古人一樣生活。在古代應該穿什麼樣的衣服，帶多少盤纏，怎麼上戶口獲得合法身份，如何買房安居，面面俱到。比如，為了更頻繁地遇到妖怪，讀者可以住進年月久遠的老宅第，這是不少妖怪的家園。《白澤精怪圖》裡記載了居住在古宅中的一種名曰「傒龍」的妖怪，長得如同小孩，高一尺四寸，穿著黑衣服，戴著赤色的頭巾、大大的頭冠，拿著劍和戟，很可愛。 《妖怪相處指南》中的五百多個妖怪故事全部有據可查，作者廣泛援引《太平廣記》《聊齋志異》《夷堅志》《搜神記》《山海經》等眾多中國古代典籍，深入挖掘中國妖怪文化的深厚根源，每個故事皆標明了出處，從典籍的古文轉化為生動形象的白話文，讓讀者體驗到中國古代文學家們筆下的奇幻魅力。正文中還附有大量妖怪插圖，這些圖像精選自中國歷代妖怪圖像，如清代的《聊齋故事畫冊》、莫高窟出土的《白澤精怪圖》等。 張雲坦言上學時就一直對志怪筆記、稗官野史有很濃厚的興趣。「2007年參加一個動漫展時，我發現很多玩cosplay的孩子都打扮成姑獲鳥、天狗、饕餮等形象，在他們眼中這些形象都來自日本動漫作品，但這些形象幾乎都是我們祖先創造並書於典籍的。」於是，他十多年來潛心鑽研中國妖怪文化，立志為中國妖怪正名，先後出版《中國妖怪故事(全集)》《妖怪說》等妖怪研究類作品，也出版了《妖怪奇譚》《作妖》等小說作品。(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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