哈爾濱8月10日電 (石啟立 記者 劉錫菊)9日,哈爾濱市南崗區花園街歷史文化街區正式開園。這片承載著哈爾濱「東方小巴黎」記憶的百年建築群落,完成了從「沉睡老建築」到「文旅新地標」的華麗蛻變,以歷史與現代交融、歐陸風情與時尚生活共生的全新面貌,成為冰城文旅發展的又一亮點。 花園街歷史文化街區的核心「黃房子」建築群落始建於1900年代,建築整體為磚木結構承重體系,屬於獨立式房屋,每戶門前自帶門鬥、大門和小柵欄。外牆一律塗成黃色,牆體足有兩磚半之厚,雙坡式屋頂,冬暖夏涼,曾是哈爾濱歐陸風情的重要縮影。歲月流轉中,這片建築逐漸褪去光彩,一度成為被遺忘的角落。改造過程始終堅持「保護優先、活化利用」原則,既嚴格保留建築歷史原貌,又巧妙注入現代生活元素。 開園當天,街區內人頭攢動,各類特色活動同步上演,吸引了大批市民遊客前來體驗。休閒廣場上的復古老爺車展示區成為熱門打卡點,不少市民駐足拍照,感受復古風情;復古電話亭、童話花園、啤酒桶等多個拍照點位前人流不斷,孩子們圍著巨型玫瑰熊嬉笑打鬧,年輕人則在鏡頭前定格美好瞬間。 街區內人頭攢動,各類特色活動同步上演。南崗區委宣傳部 供圖 秋林洋行露臺上的音樂會奏響悠揚旋律,與馬迭爾精釀啤酒館啤酒桶舞臺的文藝演出遙相呼應,「老街樂隊」的精彩表演贏得陣陣掌聲;主題巡遊引發互動熱潮,演員們身著特色服飾與遊客熱情互動,讓整個街區充滿歡聲笑語。藝術繪畫寫生區和「黃房子」攝影展區裡,不少市民駐足欣賞,感受歷史與藝術的碰撞,有繪畫愛好者表示:「在這裡既能描摹老建築的韻味,又能捕捉新時代的氣息,是藝術創作的好素材。」 俄式麵包的麥香、咖啡的醇香、紅酒的醇厚瀰漫街巷。不少遊客手持美食,在百年建築間品味獨特風情。「早就聽說這裡要開園,今天一來果然沒讓人失望,既能感受老建築的韻味,又能享受現代消費的便利,太適合帶家人來逛逛了。」市民張先生的話道出了許多人的心聲。 遊人拍照留念。南崗區委宣傳部 供圖 花園街歷史文化街區的啟幕,不僅為市民提供了一個集文化體驗、休閒消費於一體的新空間,更構建起連接歷史與現代、融合歐陸風情與時尚生活的文旅新場景,為老建築活化利用提供了可借鑑的範例。 南崗區花園街歷史文化街區活化利用專班負責人表示,下一步,該區將持續優化街區運營,結合季節特點和市民需求,豐富文化活動和消費業態,深化文旅融合,讓這片煥發新生的百年街區成為展現冰城獨特魅力的亮眼名片,為城市文旅產業高質量發展注入新活力。(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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