浙江秀洲：統戰聚能 繪就富村強民好「豐」景
2025-10-28 05:43 1,162次浏览拉薩8月10日電 題：西藏青年活佛的學修人生 作者 李林 「哲學類的書籍很有趣，閱讀中會聯想到佛陀思想的異同。」在西藏自治區昌都市邊壩縣拉孜寺的僧舍裡，阿旺洛桑·向巴克珠正在閱讀自己心儀的書籍。 7月16日，阿旺洛桑·向巴克珠在拉孜寺內閱讀。李林 攝 阿旺洛桑·向巴克珠是昌都市邊壩縣拉孜寺第三世拉孜活佛，於2014年11月經政府批准進行頒證典禮和坐床儀式。 2015年，西藏決定在西藏佛學院培養16周歲以下新轉世少年活佛，學好佛學理論的同時全面系統接受義務教育，並確定了從拉薩市第一小學、拉薩市第八中學選派優秀教師，以單獨辦班的形式授課。 2024年7月，阿旺洛桑·向巴克珠在西藏佛學院完成了小學和初中學業，順利畢業。談及在西藏佛學院的學習經歷，他格外感恩傳統與現代結合的特殊教育經歷。他說作為一名僧人，那段時光除了讓他學到了基礎文化知識，也對他人格的塑造和處世態度的培養起到了至關重要的作用。 之後回到強巴林寺繼續學習期間，阿旺洛桑·向巴克珠的一天是從早上五點半開始的。在這裡，他主要學習佛學經典、提升辯經素養、掌握修法儀軌，同時學習寺廟管理體系。 從校園到寺廟，阿旺洛桑·向巴克珠並未陌生。他說：「義務教育教會我做一個善良、正直、有責任感的社會公民，而佛法則指引我走向覺悟和解脫的道路。」他進一步解釋說，在校園裡，他學會了與人相處、團隊合作，這讓他在寺廟生活中更能理解「六和敬」的精神。 學習佛學經典的同時，阿旺洛桑·向巴克珠特別喜歡閱讀。不管是強巴林寺還是拉孜寺的僧舍，他都放了很多書籍。「有時候也會跟大家一起去寺廟的圖書館翻閱書籍。當然，我也會從網上購買自己心儀的紙質書。」阿旺洛桑·向巴克珠說，最近他正在讀《悲慘世界》和《復活》，目前最喜歡的書是《悉達多》和《人生的智慧》。 在強巴林寺學習的間隙，阿旺洛桑·向巴克珠也會抽時間回到位於昌都市邊壩縣的拉孜寺。他說，隨著國道349線貫通，從強巴林寺回家鄉邊壩特別方便。 「拉孜寺是茶馬古道的必經之地，現在交通便利了，以後會越來越好的。」阿旺洛桑·向巴克珠介紹，近年來，包括拉孜寺在內的寺廟通過「九有」工程實現水、電、路等基礎設施全覆蓋，僧人們不管是出行還是生活，都很方便。 作為一座寺廟的活佛，阿旺洛桑·向巴克珠深知自己還有很長的「修行路」。「我現在要做的，就是繼續學習、做好表率，為信眾提供更好的宗教服務。」(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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