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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