「還原」鄧散木故居，開啟一場「文化尋根」
2025-10-29 05:44 8,231次浏览世間萬物，如同春夏秋冬、生老病死，似乎都有生命周期，逢高則落，唯有創新突破，才有可能穿越周期。電影亦是如此。 近日，暑期檔電影市場，雖然若干作品票房尚可，但總體而言，業內期盼的紅紅火火場景並沒有出現，暑期不熱，甚至有人驚呼市場出現了難以承受之重。這是偶然，還是必然呢？ 其實，從無聲到有聲，從黑白到彩色，從小銀幕到大銀幕，彈指百年間，電影市場一路走來，演繹了一部精彩的行業周期史。 70年代末，筆者剛上小學，最高興的事情就是看露天電影了。當時大家一聽說村裡要放電影，就早早搬個小板凳去等候著。甚至鄰村要放電影，幾個小夥伴瞞著家人，不遠數公裡，也要去看一看。此時，看電影帶來的心理效用極高；更重要的是，電影供給在那時是極其稀缺的，幾乎沒有什麼可以替代的，是一個典型的情緒密集型奢侈品。 80年代中期，上了中學，家裡有了電視，從14英寸的黑白電視到21英寸的彩色電視，從新聞即時播報到聲情並茂的紀錄片，從電影到電視劇，從體育頻道到音樂頻道，精彩紛呈。剎那間，電視的小屏幕在一定程度上替代了電影的大銀幕，電視的全天候供給開始衝擊電影的非常態供給。偶爾記得，學校每學期都會組織學生去看場電影，有時幾個同學一起相約看場電影，卻沒有了小時候看電影的心潮澎湃，情緒價值明顯下降了。是電影邊際效用減弱也好，是人們喜新厭舊也罷，總之，大銀幕不再「一枝獨秀」。 90年代，上了大學，最大的變化是失去了中學時代的家庭電視自由。宿舍裡沒有電視，同學相約周末看電影成為閒暇生活的選擇之一。電影市場有了小眾的感覺，成了學生生日、戀人約會、親子互動、節假日休閒等活動的重要場所。春節檔、賀歲檔、暑期檔、國慶檔等電影標籤應運而生，為的是爭取有限的觀眾走進影院，力爭點燃觀眾的情緒價值。與之對應的是，一眾電視劇也各出奇招，行業內的競爭是激烈的，電影與電視「搶觀眾」開始白熱化。電影成了偶爾的情緒價值點綴，儘管有幾部電影票房創了新高，但也有許多部電影無奈陪跑。 如今，參加工作多年後突然發現，這個世界變化快，既沒有時間看電影了，甚至也沒有時間看電視了。更為重要的是，手機來了，永遠在線的移動智能來了，電影、都市劇、短視頻隨時隨地都可以在手機上看了。二次元世界的虛擬與現實體驗，劇本殺、密室逃脫的角色扮演，娛樂、餐飲、購物、知識等無所不包的直播，無處不在。電視、電影都式微了。大銀幕好像逐漸招架不住小屏幕了，而這一次是更小的屏幕：手機。手機成了身體的一部分，成了生命的一部分，成了情緒價值宣洩的關鍵載體。 這一次，電影碰到了Z世代(1995年至2009年出生)與阿爾法世代(2010年後出生)。這些網際網路時代的「數字原住民」，行為特徵是：重體驗、求品位、愛品牌、快行樂。TA們謀求「零等待」的情緒化消費，重視情感價值和情緒價值。 此時，電影只能在夾縫中求生存，不僅面臨與手機的行業間競爭，更面臨激烈的電影行業內競爭：聲光電的精美畫面，扣人心弦的情節翻轉，刺激心靈的對白和價值觀，一個都不能少。心動決定行動，誰能觸動觀眾的心靈，誰能帶動觀眾體驗感悟人生，誰能帶給觀眾更多情緒價值，誰就能爭取到貨幣選票。為此，院線不僅僅放電影，更要提供細緻齊全的吃喝玩樂的配套服務，通過全方位為觀眾提供情緒價值，才能夠把人氣變成現金流。 可見，電影業式微背後的行業間競爭與行業內競爭是趨勢性的，唯有精益求精，提供更好的體驗型商業業態，才有可能穿越周期、逆勢生長。 展望未來，電影不會消失，也會有爆款出現，但似乎無法判斷，何時哪一部電影將成為下一個網紅？畢竟，不同時代的人偏好是不一樣的，同一個人的偏好也是會變的。每一代人有每一代人的情緒價值，每一代人有每一代人的網紅大片。我們等待著更加精彩的下一部大片的到來。 【作者系暨南大學投資諮詢(研究)中心主任、教授、博導
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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