川普自稱「結束了七場戰爭」
2026-01-06 13:47 9,381次浏览每年六月高考過後，高考作文題都會準時登上熱搜榜，全民熱議的背後，藏著一個深層的思考：我們到底希望通過一道作文題，考查學生的哪些素質？其實，高考作文題從來都不只是寫作測試。當我們討論「什麼是好的高考作文題」時，實際上是在追問：未來的社會中堅，該具備怎樣的思維能力和人文素養？ 作文題不只是「寫作任務」 要說清楚「好的高考作文題」，得先回到本源：作文題究竟是什麼？ 從「題目」二字，你能看到古人造字時的巧思。《說文解字》裡說「題，額也」，額頭是人臉上最顯眼的部位。「目」就更直接了，本義眼睛，後來引申出「條目」「項目」之意——比如說「目錄」，就是「用眼睛看的條目」。當「題」和「目」組合在一起，就有了奇妙的張力：「題」是框架、方向，像額頭一樣明確；「目」是細節、視角，像眼睛一樣靈活。比如寫《我的校園》，「校園」是「題」，規定了你不能寫家裡的事；但可以寫操場的樹、教室的窗——這些都是「目」的自由。這種「規範」與「開放」之間的平衡，正體現了作文題目的本質。好的作文題，就像給你畫了一個圈：圈太小，人會受限制；圈太大，人會迷茫。它得在「管」和「放」之間找到那個微妙的點。 生活中處處有「題」。老師布置的「讀後感」是題，單位要求的「工作總結」是題，但作文題和這些都不一樣——它是「用文字表達思考」的專門訓練。筆者曾請教過一位前輩：「教了三十年作文，您覺得作文題最該教會學生什麼？」他說：「不是華麗的辭藻，而是『想清楚再寫』。一道好的作文題，會逼著學生把事情想明白：我要表達什麼？別人可能怎麼反駁我？」比如寫《談堅持》，平庸的題目只會讓學生堆砌例子，而好的題目會加個限定：「堅持到底一定是對的嗎？」——這就逼著學生思考「堅持」和「變通」之間的關係，從單一的價值判斷轉向辯證思考。作文題的終極目的，是培養「有邏輯的表達」和「有深度的思考」。這一點，在高考作文題裡體現得尤為明顯。 因此，好的高考作文題，就像剝洋蔥，一層比一層「辛辣」，也一層比一層接近核心。 第一層是「現象層」。比如上海卷的「專・轉・傳」，表面是在說「專業知識怎麼轉化、怎麼傳播」。考生可以舉「科學家寫科普書」「學術論文被短視頻解讀」的例子，這是最基礎的要求。 第二層是「邏輯層」。它要求考生找到事物之間的關聯：從「專」到「轉」是不是必須的？「轉」得越多，就一定「傳」得越廣嗎？有個考生寫道：「專業是根，轉化是橋，傳播是果。但橋要是建歪了，根就會被挖斷，果也會爛在地裡。」這種對邏輯關係的辨析，比單純舉例進了一步。 第三層是「價值層」。它追問的是背後的意義：在信息爆炸的時代，我們為什麼需要「專業」？「流傳」的本質是什麼？有考生提到：「真正能傳下去的，從來不是知識本身，而是知識裡藏著的人對世界的追問。就像孔子的話傳了兩千多年，不是因為他說的每句話都對，而是因為他教會了我們『怎麼做人』。」這種思考，已經觸及了文明傳承的本質。 普通作文題可能只需要剝開第一層，而高考作文題，要求考生至少剝開第二層，能摸到第三層的，才是真正的佼佼者。 高考作文題是一份精神成人禮 有位教育專家說過：「高考作文題是給18歲年輕人的一份『精神成人禮』。」18歲是人生的重要節點，一道好的作文題，應該在這個節點上，啟發他們思考一些「必須想清楚」的問題。 它該教會學生「直面真實」。生活不是美好的童話，而是充滿了矛盾和不確定。好的作文題，應該讓學生明白這一點。它不應該只展示「崇高」「美好」，也應該讓學生看到「平凡」「掙扎」。比如寫「苦難」，不僅要寫英雄的犧牲，也要寫普通人的無奈；寫「成功」，不僅要寫光鮮的結果，也要寫背後的代價。這樣，學生走出考場後，才不會被「完美人生」的幻想迷惑，才能更從容地面對生活中的不完美。 它該鼓勵學生「保持追問」。真正的人才，不是「知道答案」的人，而是「善於提問」的人。好的作文題，應該在學生心裡種下「追問」的種子。比如面對「專・轉・傳」，追問「什麼知識值得被傳承」；面對「苦難與新生」，追問「我們該如何紀念歷史」；面對「AI與人類」，追問「人之所以為人的意義是什麼」……這些追問，可能沒有標準答案，但很可能會伴隨學生一生，成為他們深度思考的起點。 它該引導學生「學會擔當」。好的高考作文題，應該讓學生意識到自己的社會角色。有個考生在作文結尾寫道：「艾青說『為什麼我的眼裡常含淚水？因為我對這土地愛得深沉』。現在的我，可能還說不出這麼深沉的話，但我知道，我腳下的土地，需要我們這代人去守護。也許是學好一門技術，也許是做好一份工作，也許只是不辜負每一天的陽光。」這段話沒有豪言壯語，卻透著樸素的擔當——這正是社會需要的品質。 讓高考作文題成為「思想的種子」 高考作文題的意義，遠不止於「選拔人才」。它像一顆種子，種在每個考生的心裡，會在未來的歲月裡生根發芽，讓他們成為有思考能力、有擔當精神、有時代感知力的人。 對命題者來說，設計一道好作文題，需要勇氣：敢於跳出「安全區」，不怕被質疑「太難」；需要智慧：在規範與開放、傳統與未來、公平與區分之間找到平衡；更需要情懷：真正關心年輕人成長，關心這個國家的未來。 好的高考作文題，應該是個「矛盾容器」。它不提供標準答案，而是拋出一個讓人糾結的問題，逼著考生去權衡、去辨析。在這方面，2025年全國1卷作文題就做得不錯。老舍的「開不了口」和艾青的「嘶啞歌唱」，本身就是一對矛盾：人在困境中，到底該沉默還是發聲？沉默是懦弱還是智慧？發聲是勇敢還是魯莽？這種矛盾，沒有標準答案，卻能看出考生的思維深度。 好的高考作文題，應該像一架「思維梯子」：起點不高，讓大多數考生都能爬上去；但越往上，臺階越陡，越能區分出誰有力量爬到頂端。上海卷的「專・轉・傳」就很像這樣的梯子。最底層，考生可以解釋三個詞的意思，舉幾個簡單的例子——這對大部分考生來說都不難。中間層，需要分析三者的關係：「專」是基礎，「轉」是橋梁，「傳」是目標？還是說「轉」可能毀掉「專」，「傳」未必需要「轉」？能想到這一步，就已經不錯了。最高層，則要跳出文字本身，思考時代問題：在算法推薦的時代，「專」的深度會不會被「轉」的流量綁架？在信息速朽的時代，「傳」的意義是不是該重新定義？ 好的高考作文題，既要紮根當下，又要面向未來。它得讓考生聊聊身邊的事，更得讓考生想想十年後的世界，不僅關注「歷史」和「文化」，還要觸及「未來」。現在的考生是「數字原住民」，他們從小玩VR、刷短視頻、用AI，這些經驗應該被納入作文題。未來的社會，需要能和AI共處、能應對技術變革的人才。高考作文題作為「指揮棒」，應該引導學生關注和思考：技術和人文該怎麼平衡？人類獨特的創造力到底在哪裡？ 一道好的高考作文題，最終會沉澱為一代人的共同記憶。多年後，當考生們回憶起18歲那年的考場，他們可能記不清具體的分數，卻會記得那道題曾讓他們認認真真地思考：「我是誰？我要成為什麼樣的人？我該如何面對這個世界？」 這，才是高考作文題最珍貴的價值。 (作者：程永超，系上海市建平中學正高級教師、全國百佳語文教師)
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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