（成都世運會）芬蘭隊獲世運會首枚軟式曲棍球女子項目金牌 中國隊收穫實戰經驗
2025-11-16 05:25 5,319次浏览如何以「遊戲+科普」模式，傳遞雨林保護理念？近日，樂元素旗下休閒遊戲《開心消消樂》發起了 「去雨林！朋友！」公益活動，激發公眾對生態保護的情感共鳴與行動意識。在遊戲中，玩家通過升級雨林棲息地、完成組隊任務、解鎖分享生態圖鑑，不僅獲得了遊戲樂趣，更理解了熱帶雨林的垂直分層、生物多樣性與生態共生關係。遊戲餘熱未消，一場沉浸式、可參與、可感知的科普化學習場景拉開帷幕。8月初，一支由青少年和家長們組成的「雨林小分隊」，走進了海南熱帶雨林國家公園，感受大自然的獨特魅力。在雨林課堂中，他們跟隨專業老師領略了空中花園、獨木成林等自然奇觀。「老師說這棵樹有4700歲，真的不敢相信。」在百花嶺，11歲的上海女孩陳秋見到了傳說中的「神樹」，她驚訝地瞪圓了眼睛。「最神奇的是樹上垂下來的綠蘿，跟我家陽臺上的完全不一樣。熱帶雨林裡的植物比我想像的更勇敢，它們不用花盆也能長大，還能陪著一棵古樹活了幾千年。」夜探雨林的活動亦是驚喜不斷，大燕蛾、鋸腿原指樹蛙等多種珍稀動物一一亮相，讓城市裡的孩子們大開眼界。在參觀的同時，孩子們要完成自然標本，繪製觀察筆記，記錄下這趟難忘旅程中的點點滴滴。「孩子邊做自然標本邊念叨遊戲裡的生態知識，還拉著同齡小朋友討論桌遊策略，晚上和大家一起圍坐分享。每個孩子都有自己的『雨林發現』，這種互動比悶頭旅遊有意義多了。」作為陪玩家長的劉蒙，原本只想著「換個地方帶娃」，結果卻有意外驚喜。家長和孩子們紛紛表示，之前在遊戲裡積極分享生態圖鑑，此次遊學活動則在線下「開了眼」；聆聽專業帶隊老師生動有趣的科普講解，更是受益良多。活動期間，大家圍繞以熱帶雨林保護為主題的國家公園桌遊《雨林奇境》，展開交流切磋，營造出「以遊會友、以學促知」的互動氛圍，使雨林保護理念在輕鬆愉快的交流中得以進一步傳遞。該桌遊由上海科技館出品，是2025年「我們的國家公園」科學桌遊挑戰活動的官方指定桌遊。一直以來，《開心消消樂》致力於通過遊戲場景傳遞正向價值，與上海科技館、上海自然博物館等進行了多次深度聯動，積累了豐富的科普傳播經驗。上海科技館館方表示：「樂元素用技術與創意連接了遊戲世界與自然世界的橋梁，是上海科技館在傳播自然保護理念、助力可持續發展目標實踐中的重要合作夥伴。」「遊戲賦能科普優勢很明顯。遊戲具有強參與感和沉浸感，用戶在升級棲息地、解鎖圖鑑等創新方式裡邊學邊玩，從而對公益內容產生特殊的感情，這種情感羈絆會延伸到現實，喚起公眾對自然保護的意識。藉助遊戲這個『科普放大器』，可以讓科普影響更持久。」樂元素公益負責人李雅說，「一系列公益活動發揮遊戲寓教於樂的社會功能，能讓科學知識走出展廳，也讓科學保護的理念通過遊戲的溫度，傳遞給更多人。」未來，樂元素期待與更多機構深化合作，以科學教育與數字文化的深度融合為抓手，推動全民科普邁入更多元、更多樣、更具參與感的新時代，也為遊戲行業履行社會責任、實現社會價值提供可推廣的優秀範例。
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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