廣西梧州夜市「煙火氣」點燃秋夜經濟
2025-11-25 10:25 4,832次浏览8月11日中午，19歲青年鋼琴家關雄贊在凱迪拉克・上海音樂廳奏響「音樂午茶」海歸周首場音樂會，這也是這一持續12年的音樂品牌第2545期演出。今年，關雄贊剛剛贏得美國阿肯色州Florence Price 國際鋼琴比賽一等獎。戴著黑框眼鏡，一頭捲髮的他稚氣未脫，指尖的表現力卻讓樂評人李嚴歡稱讚「成熟而深刻」。音樂會以普羅科菲耶夫帶有俄羅斯民間傳奇色彩的《d小調第二鋼琴奏鳴曲》開篇，琴音起落間，仿佛讓人感受到俄羅斯森林的霧氣瀰漫。關雄贊介紹：「這首曲子裡藏著民間童話——浪漫旋律中交織著詭異冒險，有痛苦的樵夫，還有乖張又誘惑的惡魔。」 關雄贊緊接著登場的蕭邦《升F大調船歌》被關雄贊視作「最複雜深刻的音樂作品之一」。「人們以為船歌該是威尼斯貢多拉的悠閒搖晃，可蕭邦寫的是汪洋孤舟。當時他和喬治桑想借旅行修補破碎的愛情，琴鍵下藏著的是平靜表面下，身心瀕臨絕望的驚濤駭浪。」勃拉姆斯的《b小調間奏曲》是作曲家最後一部鋼琴作品，在他寫給克拉拉的信中說，這個作品「每一個音符都是漸慢的」，時光在這裡稍作凝結。演奏家也在這裡完成情緒轉換，隨即奔向終章。貝多芬《e小調第二十七鋼琴奏鳴曲》展現了完全不同的音樂邏輯，這部晚期作品只有兩個樂章，互為頭尾。終曲是李斯特根據威爾第歌劇《弄臣》中的四重唱「愛情的美麗女兒」而作。關雄贊說：「這裡藏著愛情的假象、背叛和謊言，帶點諷刺的狂歡。」 關雄贊為觀眾講解觀眾熱烈的掌聲中，關雄贊還返場加演了今夏創作於美國的《間奏曲》，原創旋律中既有古典根基，又透著屬於「Z 世代」的自由氣息。「比起去年成熟太多了。」李嚴歡聽完關雄贊的演奏說，「從貝多芬晚期到普羅科菲耶夫早期，跨越幾個時代的作品，他都能精準捕捉音樂語言。那種符合風格的自發情感，最能讓觀眾共鳴——這就是成熟的表現。」60分鐘裡，五首作品構建出五個情感維度：普羅科菲耶夫的詭異誘惑、蕭邦的絕望糾結、勃拉姆斯的時光凝結、貝多芬的懸而未決、李斯特的張狂戲謔。「我們年輕人生活中，不可能完全體驗到作曲家所描述的所有感受，比如蕭邦那種無法治癒的疾病和破裂在即的感情帶來的折磨，或者是勃拉姆斯求而不得的痛苦，貝多芬聽不見的掙扎和恐懼，但音樂能讓我們共情—— 那些折磨與掙扎，通過琴鍵就能直抵內心。」關雄贊說。 關雄贊關雄贊2006年出生於音樂世家，8歲便在星海音樂廳獨奏，2020年舉辦個人首場獨奏會，2022年在深圳開了一場即興獨奏音樂會，即興演奏了整整一個小時的原創音樂。去年，關雄贊考進美國伊斯曼音樂學院攻讀鋼琴表演專業，今年在美國阿肯色州，他贏得 Florence Price 國際鋼琴比賽一等獎。赴美一年的留學經歷，讓關雄贊有了新的視角。「以前更關注怎麼彈，現在會想作曲家為什麼寫。掌握了音樂背後的邏輯，技術和結構就不晦澀了。我一直覺得鋼琴裡藏著無數未知故事，所以也在嘗試創作即興，想把吸收的養分轉化成溫暖的音樂世界。」首次在上海音樂廳演出，他難掩興奮：「建築太美了，感謝『音樂午茶』給年輕人機會。」談及音樂喜好，關雄贊打開了話匣子。在古典音樂之外，他還非常喜歡爵士樂，曾在廣州演過卡普斯汀的練習曲全集。「他的音樂都是『寫好的爵士樂』，嚴格來說並非爵士音樂，但他對爵士音樂語彙的應用是準確的，對爵士樂的精髓與古典音樂的嚴格之間的融合是獨一無二的，他的『融合風格』對我有不少啟發與影響。」除了鋼琴表演，關雄贊還入選伊斯曼音樂學院樂理與視唱練耳榮譽課程。「音樂理論是演奏的重要支撐，我一直都對這部分很感興趣，也有即興演奏和音樂創作的嘗試，希望能充實自己的理論思維，更好地反哺到演奏當中。」
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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