廣州8月7日電 (記者 蔡敏婕)今年是人民音樂家冼星海誕辰120周年。哈薩克斯坦音樂家拜卡達莫夫之女拜卡達莫娃7日把一批冼星海相關物品捐贈給廣州番禺。她希望通過這次捐贈,能夠讓這份友誼在新時代繼續延續下去,成為哈中兩國人民友好往來的新起點。 拜卡達莫娃向廣州番禺捐贈冼星海珍貴物品。廣州市番禺區人民政府 供圖 80多年前,冼星海在哈薩克斯坦與音樂家拜卡達莫夫結下深厚友誼,共同創作交響詩《阿曼蓋爾達》,這段友誼成為中哈友好交往的重要歷史見證。 7日當天,拜卡達莫娃帶著家族珍藏的冼星海珍貴的相關物品,包括鋼琴家座椅、訪問冊、泛黃的家庭檔案、通信手稿、回憶記錄,以及冼星海在哈期間創作的手稿與影像出現在捐贈儀式上,並分享這些藏品的背後故事。 「這把鋼琴座椅是冼星海和我父親拜卡達莫夫共同使用過的。」1938年,拜卡達莫夫被學校授予「優秀教師」稱號,並獲贈一架鋼琴。「我的父親和冼星海先生經常使用這個凳子,他們坐在上面演奏音樂,或進行創作。所以我稱呼這個凳子為『友誼之凳』,它見證了兩位音樂家的創作過程。」拜卡達莫娃表示。 在這些捐贈物品中有不少檔案資料,記錄了冼星海在莫斯科的經歷、在阿拉木圖的故事。 「冼星海是中國人民心中偉大的音樂家,他也備受我們哈薩克斯坦人民歡迎。作為和他有親密聯繫的家庭,我們有責任去搜集、整理他的事跡,從而讓更多人知道。」如今拜卡達莫娃把這份珍貴的檔案交給番禺,希望冼星海的事跡和精神被更多人了解並傳承。 「冼星海有諸多抗日救亡作品,曾鼓舞無數人奮起抗爭,這些作品裡有我們共同的歷史記憶。」拜卡達莫娃還表示,番禺作為冼星海的故鄉,是這些珍貴物品最應歸屬的地方,「他的根在這裡,關於他的記憶也該回到這裡。」 她希望番禺人民能透過這些物品,更真切地感受到他的才華與精神,「現在,我把這份責任傳遞給番禺人民。相信在這裡,這些故事能繼續傳遞善意與力量,就像當年父親幫助星海那樣。」(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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