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2025-10-29 05:57 3,527次浏览瀋陽8月9日電 (記者 韓宏)排練廳的燈光驟然熄滅，隨後聚光燈再次亮起，殘障舞者在黑暗與光明中自由切換、靈動舞蹈——這便是原創舞蹈《無聲的音符》日常訓練現場。這部即將代表遼寧省徵戰第十一屆全國殘疾人藝術匯演的作品，正在上演一場關於藝術與生命的雙重突破。 5月20日，「融合共享·攜手同行」遼寧省殘疾人藝術匯演暨文化周啟動儀式在瀋陽舉行。圖為舞蹈《無聲的音符》。於海洋 攝 時間回到2025年初春，瀋陽市殘疾人藝術團的排練廳迎來艱難的「破冰」。編導的每一個指令、每一段旋律需要通過手語翻譯傳遞；聽障演員需要將樂譜轉化為肌肉記憶；肢體殘疾的演員需一次次挑戰極限，反覆打磨細節，用飽滿的情感張力彌補技巧的局限。 「排練沒有捷徑，只有重複再重複。」瀋陽市殘疾人藝術團負責人王楓溱說。 舞蹈《無聲的音符》是一部以聽障少年追夢為主題的作品，聽障領舞趙亮亮為表現少年從內心封閉到開放的微表情，每日對鏡苦練數小時。一次排練因過度疲憊重重摔倒，膝蓋淤青卻執意完成當日全部動作。「舞臺是心之所向，痛也要把故事講完。」這個聽不見掌聲的青年，眼神如淬火般堅定。 日前，舞蹈《無聲的音符》排練現場，演員們在認真排練。(遼寧省殘聯 供圖) 團隊嘗試將現代舞與手語元素相融合，當表現「音符在指尖跳躍」的段落時，他們在指揮手套上貼滿螢光標記，用視覺信號替代聽覺提示，幫助聽障演員們精準把握燈光變幻的節奏。團隊成員還每天一起畫圖分解節奏，一起打鼓感受律動，幫助聾人更完美的展示舞蹈，讓舞蹈既保持了專業水準，又充滿了獨特的生命質感。 演員們通過反覆觀察，掌握音樂與燈光明暗的同步規律，在體內刻下新的時間感——一種無需聲音的深刻共鳴。當肢體受限的舞者以脊柱為軸完成令人屏息的旋轉，當聽不見旋律的演員以毫秒精度同步騰躍，藝術完成了最本質的回歸——用最真實的生命狀態，演繹最動人的存在詩篇。 「他們的舞步是靈魂的具象化，」王楓溱凝視著排練場，「每一次跌倒與重來，都在詮釋『尊嚴』的重量。」 日前，舞蹈《無聲的音符》排練現場，演員們認真練習每一個動作。(遼寧省殘聯 供圖) 此刻距全國殘疾人藝術匯演僅餘一周。演員們仍在細摳動作精度，「我們不是在『克服』殘疾，而是在證明藝術本無邊界。」這些以骨血感知韻律的舞者早已超越比賽輸贏。《無聲的音符》的終極魅力，正在於它讓觀者看見：所謂藝術高峰，不過是人類精神永遠向上的姿態。在平等參與的藝術星空下，每個奮力躍起的身影，都是不可替代的星辰。(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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