馬英九:沒有抗戰勝利就沒有臺灣光復

2026-01-26 01:23 4,685次浏览

8月5日,鐵路上海站與徐匯區圖書館(徐家匯書院)共同打造的匯悅讀燈塔書房在上海南站正式揭幕,成為上海南站文化新地標。這座佔地約400平方米的燈塔書房共設九大板塊,存放圖書千餘冊,可供往來旅客免費取閱,是上海市首個設立在火車站內的「圖書館」。從上海南站西北進站口通過安檢後右轉步行十多米,即可看到「心尚」服務工作室旁有一座「燈塔」,經過燈塔往裡走不遠便可看見一段金色的長廊,書房就坐落於此。書房內有鐵路史料、海派文化、旅行指南、兒童繪本、經典文學名著等九大不同類型的書籍,「我們細緻考慮全年齡段旅客的閱讀需求,精心準備了不同種類的書籍放進書房,歡迎所有進站候車的旅客來此免費讀書。」鐵路上海站上南客運車間主任龔哲說。步入書房,綠植與多邊形座椅延續車站的生態人文氛圍,50米長的金色鋼鐵拱廊分成三段層層遞高,既移植了中西融合的木質金字拱廊意象,又暗合從蒸汽時代到高鐵時代的交通文明演進。柔和的陽光將整條長廊浸染成琥珀色,行走其間,仿佛漫步在凝固的、金色的時光裡。  「本來只是想找個地方歇腳,一進來就被書架上介紹浙江旅遊景點的書勾住了。」旅客李女士笑道,「本來今天就打算帶孩子去杭州玩兒,現在剛好可以修正旅遊攻略。」值得一提的是,雖然上海南站提檔升級改造完工才剛過半年,但鐵路上海站堅持以旅客需求為導向,以打造最美車站、文化車站為目標,持續對南站進行「微改造、微更新」,除引入「燈塔書房」文化空間外,還舉辦「尚美」畫廊、自閉症兒童畫展,與原神聯動打造人氣遊戲人物海報、打卡點,在「心尚」服務工作室向兒童旅客發放車站自主設計的特色文創產品,新增提供刷醫保、常規醫學檢測等門診式醫療服務的紅十字醫療診室等。暑運期間,上海南站日均發送旅客5.2萬人次,同比增長78%。  據了解,該燈塔書房建設過程中得到了上海圖書館、上海市徐匯區文旅局的指導,上海市殘疾人福利基金會、上海市書法家協會的大力支持,是「上鐵悅讀」的重要項目,是上海南站「交通+文化」融合的全新探索。今後,書房將結合不同時期的鐵路客流特點,針對性推出「旅途書單」推薦、旅行讀書分享會等特色活動,努力讓南來北往的中外旅客都能感受到「匯中西,最上海」的文化精神。

  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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