陳雨菲晉級羽毛球世錦賽女單4強
2026-02-24 08:36 2,194次浏览泉州8月7日電 題：踏歌而行數千裡，內蒙古烏蘭牧騎赴泉州開「藝術派對」 記者 奧藍 「有朋自遠方來嘛！這個道理我懂！這些飲料請你們喝，我不要錢。」在蟳埔村演出間隙買水時的一幕小插曲，讓楊壯津津樂道。 這幾日，「北疆文化絲路行」錫林郭勒盟·泉州市兩地文化交流活動在福建省泉州開展，錫林郭勒盟烏蘭牧騎隊員的「快閃巡演」是重頭戲之一。楊壯是此行的文旅推薦官，也是活動的臨時主持人。 烏蘭牧騎，蒙語意為「紅色的嫩芽」，是活躍在內蒙古廣大農村牧區的紅色文化工作隊。公開材料顯示，自1957年首支烏蘭牧騎成立以來，一代代烏蘭牧騎隊員以天為幕布、以地為舞臺，聚焦現實題材，累計創作演出1.3萬多個節目，累計行程130多萬公裡。內蒙古118.3萬平方公裡的土地上，如今活躍著75支烏蘭牧騎，錫林郭勒盟烏蘭牧騎就是其中之一。 連續3日來，烏蘭牧騎隊員們演出十餘場，商業街、廣場大舞臺、景區、博物館……處處是舞臺，表演曲目都是在內蒙古家喻戶曉的作品，馬頭琴雙人奏《萬馬奔騰》、舞蹈《頂碗舞》、蒙古族長調作品《走馬》、呼麥版本的《四歲的海柳馬》…… 圖為表演現場。記者 奧藍 攝 這也是一場藝術的盛宴。馬頭琴音樂、呼麥、長調，隊員們身上穿著的蒙古族服飾，都是國家級非物質文化遺產代表性項目，在內蒙古草原上傳承千年。 「這次帶來的節目都是精心編排的，希望用這種輕鬆活潑的快閃形式打破文化傳播的壁壘，讓更多人對北疆文化產生興趣，了解北疆文化。」劉金鐸加入烏蘭牧騎已18年，他告訴記者，他們這幾年一直在探索文化交流的新方式，無論是去偏遠的牧區演出，還是到全國各地的演出交流，都是希望把北疆文化人與自然共生的根脈講給大家聽。 演出前的準備工作很簡單。隊員們一般提前半個小時拉著拉杆箱來到現場，當音響調試成功、演出服換裝完畢、馬頭琴調好弦之後，演出就開始了。 圖為演出現場。蘇日嘎拉圖 攝 演出節奏很快，強度也很大。僅6日，從早到晚一共演了6場，每場六七個節目、大約半小時。烏蘭牧騎小分隊一行6人，有唱歌的、有跳舞的、有演奏樂器的，每個人都一專多能。 很多當地表演藝術家們也加入「快閃巡演」，帶來的木偶戲、拍胸舞等閩南特色藝術形式與內蒙古的北疆文化相互和鳴，引起現場觀眾的熱烈回應。 「能與內蒙古的文藝團體同臺，挺榮幸的。其實，我也挺嚮往這種草原文化。」泉州提線木偶劇團的楊耀鑫這次帶來了劇團經典節目《小沙彌下山》，詼諧活潑的表演方式很有人氣。他告訴記者，他幾乎每個月都有一兩次與外省文藝團體交流的機會。「(烏蘭牧騎)的歌聲舞蹈都很好，是一種比較震撼的感覺，看著自己都覺得洶湧澎湃。」 來到泉州後，隊員們入鄉隨俗，現學了閩南語流行歌曲《愛拼才會贏》，與泉州市蟳埔村的姐姐們，一同表演。 圖為演出現場。蘇日嘎拉圖 攝 演出總能吸引不少觀眾駐足，大家來自五湖四海，不少觀眾表示這是第一次認識內蒙古。 「我們踏歌而來，就是想讓更多人看到北疆大地上既傳統又鮮活的文化風景。」《頂碗舞》的舞蹈演員桑薩爾告訴記者，這是錫林郭勒盟烏蘭牧騎的隊員們第一次來到泉州，就是為了讓大家領略到這樣獨具特色的北疆風情。「對我來說，在哪表演都是一樣的。烏蘭牧騎的成立初衷就是服務群眾。在內蒙古，我們奔波在草原上；在泉州，也是為了把好節目帶給大家。」(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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