中新人物丨鄭曉龍：讓觀眾產生信任感 細節最重要
2026-02-04 09:59 6,215次浏览紅河8月8日電(李柏濤)「兩千年儒學，一家人建水。」合影時，這句朗朗上口的口號一響起，便引得各地遊客駐足稱讚。這是臺灣時事評論員黎建南靈機一動的巧思——熟悉他媒體評論的人或許早有預料。被稱作「黎老大」的他，向來擅長創作押韻又詼諧的打油詩，而這天，他把這項特長帶到了雲南、帶到了建水，也帶進了建水文廟。 建水文廟的祭孔儀式莊重肅穆。李柏濤 攝 立秋後的建水，氣候清爽宜人，綿綿細雨滋養著這座有著深厚歷史的滇南古城。8月8日，第三屆「情牽兩岸·滇臺同行」暨臺灣網絡新媒體人云南紅河州採訪活動走進建水文廟，讓參與者接受了一場傳統文化的洗禮。 建水文廟始建於元代(公元1285年)，至今恰好740年，是大陸現存規模較大、保存較完整的文廟之一，也是舉行祭孔儀式的重要場所。 正衣冠、點聖火、鳴禮炮、抬聖像、奏禮樂、讀祭文，迎聖、初獻……來自新竹清華大學的研二學生王同學是首次參與這樣莊重肅穆的祭孔儀式，「此前對孔子的了解僅停留在課本層面，親身經歷後，才真切感受到中華傳統禮儀的厚重底蘊。」 8月8日，第三屆「情牽兩岸·滇臺同行」暨臺灣網絡新媒體人云南紅河州採訪活動走進建水文廟。圖為臺灣網絡新媒體人與臺灣青年參加祭孔儀式。李柏濤 攝 竹笛、簫、嗩吶、二胡、揚琴、古箏、鼓、鑼、雲鑼、阮……多種民族樂器合奏的禮樂，給上海交通大學的臺灣學生林同學留下了深刻印象。她坦言，沉浸式參與祭孔儀式，讓中華文化變得具體可感，也讓她體會到年輕人參與傳統禮樂傳承的重要意義。 張晉維是建水文廟的「金牌講解員」，出於對家鄉和中華文化的熱愛，她畢業後回到建水工作。用她的話說，「接待過的臺灣遊客早已數不清。」她回憶起幾年前遇到的一位臺灣女歷史老師，講解過程中，對方不時提出有深度的問題，這讓她深切感受到臺灣同胞對傳承中華文化的重視。 「建水文廟如此受臺灣遊客喜愛，不正是兩岸同胞文化同根、血脈同源的最佳佐證嗎？」張晉維說，臺灣同胞是我們的親人，歡迎他們常來雲南、來建水「走親戚」。這也更激勵著講解員們深耕傳統文化，講好祖國大陸的發展故事，做好合格的中華文化傳播者。 王同學也感慨，實地走訪大陸的文化場所，才能有機會觸摸到「活」的傳統文化。「希望更多臺灣年輕人能積極加入這類交流活動，投身到傳統文化的傳承與延續中。」 「大陸把中華傳統文化保護得很好！」黎建南表示，臺灣年輕人有機會在建水親歷較完整的祭孔儀式，補上「缺失的那一課」。「人無禮則不生，事無禮則不成。」他引用儒家對「禮」的闡釋，希望臺灣年輕人能從中探尋蘊藏的文化精髓與細節。(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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