暑期機票退改籤詐騙多發 「退款陷阱」全流程手法拆解→
2026-03-15 04:05 7,417次浏览臺北8月14日電 題：「這裡有我的知音」——于魁智、李勝素寶島獻藝掀年輕觀眾追戲熱 記者 朱賀 「不是第一次看京劇，但第一次看『素素』實體演出。這與隔屏聆聽截然不同，十分過癮。」13日晚間京劇《鳳還巢》臺北演出結束，20歲的王同學走出戲院，接受採訪時仍意猶未盡。她口中的「素素」，是兩岸戲迷對大陸梅派藝術家李勝素的暱稱。 8月13日，于魁智、李勝素等大陸京劇名家在臺北演出《鳳還巢》。演出結束後，臺灣年輕戲迷守在戲院門前與演員合照留念。記者 朱賀 攝 12日至17日，大陸京劇名家于魁智、李勝素帶領中國戲曲學院的師生一行80人在臺北開唱，帶來六出經典好戲，掀起觀眾追戲熱潮，其中不乏年輕戲迷。他們對京劇的熱愛，讓32年間來臺近30次的于魁智直言：「這裡有我的知音。」 這是于魁智、李勝素時隔兩年再來寶島。13日的《鳳還巢》是六場中李勝素唯一演出全本的戲，戲院內幾乎座無虛席，叫好聲、掌聲與伴奏聲交織。 演出畢，年輕戲迷成群結隊轉場至戲院出口，演員將從這裡乘車返回酒店。觀眾們或拿著演出畫冊、籤名筆，或舉起手機、相機，時不時踮起腳尖，翹首張望，只為和偶像近距離接觸。 8月13日，京劇《鳳還巢》在臺北演出結束後，大陸京劇名家李勝素在臺北為戲迷籤名。記者 朱賀 攝 30多歲的林小姐特地從臺南趕來，一睹於、李風採。她將六場戲票盡收囊中。初睹真容，「唱念做打」都不肯錯過，林小姐收穫了「超乎想像的驚豔」。「有前輩提醒，要留意《鳳還巢》中李勝素回眸偷看的那一眼。演到那處，我特地拿出望遠鏡，瞬間捕捉到李老師嬌俏的少女感。」 「95後」陳女士同樣連看六場。分享《四郎探母》和《鳳還巢》的觀賞體會，她表示，一出跌宕起伏，一出輕鬆詼諧，都很精彩，「尤其是《鳳還巢》的大團圓結局，是典型的中華傳統敘事，我很喜歡。」 讀書時接觸了崑曲、京劇，陳女士被戲曲蘊含的傳統文化之美吸引，就此「扎」進去，曾飛去蘇州看崑曲演出，技癢時也登臺「跑龍套」。觀察到身邊有不少痴迷戲曲的年輕同好，臺灣的劇團也在傳承、創新，她樂見中華傳統文化的瑰寶得以保存、延續，更希望兩岸多多展開文化交流。 「除了家鄉瀋陽和北京，臺灣是我來得最多的地方。這裡有我的知音。」于魁智說，臺灣是京劇的重鎮，有一眾優秀努力的京劇演員，觀眾們也懂戲，「無論演員有名沒名，只要登場，臺下都會響起掌聲。這是對青年莫大的鼓舞。」 他向記者介紹，為了回饋「知音」，中國戲曲學院師生們暑期都在緊張排練，並特意挑選品相上佳的道具、服飾跨海而來。每場演出前，前後臺各司其職，進行「嚴絲合縫」的道具清點、服飾準備。 8月13日，大陸京劇名家李勝素在臺北登臺前悉心調整妝容。記者 朱賀 攝 受訪時，李勝素正在化妝室裡悉心調整妝容。20多次與寶島觀眾見面，令她感慨「到臺北就像走親戚」。12日晚的《四郎探母》演到母子相見，有不少觀眾在抹眼淚，她認為「這源於兩岸民眾共通的思鄉情」；臺下的青春面孔越來越多，也令她感到欣慰。 臺下新老交織，臺上師徒傳承。于魁智介紹，此次登臺的80位演員，年齡橫跨18歲到65歲，既有名家教授也有青年學子。演出戲碼特別安排「雙演」或「三演」模式，讓青、老演員分飾一角、同臺飆戲，以體現京劇藝術的「傳幫帶」。 「雖然對觀眾的反響有預期，但不如現場感受得更真切、更澎湃。」首登臺北舞臺，中國戲曲學院京昆系大三學生、19歲的王鉦淇既興奮又驚喜。他將排練和演出視為精進本領的寶貴機會，也希望結識臺灣同好，「共同把我們的傳統藝術傳下去」。(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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