中新網評：別把對名校的嚮往寄托在一隻碗上
2026-02-16 18:18 5,785次浏览山東曲阜8月11日電 題：曲阜匠師代際傳藝 為千年三孔古建「駐顏」 記者 趙曉 王峰 穿梭在孔廟的樓閣殿宇間，孔令偉習慣性地抬頭看看屋面是否落灰，伸手摸摸門窗有無起皮，這是他作為文物修復師的「肌肉記憶」。這裡的奎文閣、同文門、聖跡殿等，都有他精修細補的痕跡。 孔子故裡曲阜，遍布文物古蹟，保存有金、元、明、清歷代文物建築1300餘間。孔令偉所在的曲阜市三孔古建築工程管理處(簡稱「三孔」古建隊)，常年負責當地古建保護修繕工作。其前身是1949年成立的曲阜縣文物管理委員會古建築修繕隊，技術工人多出自孔府修繕世家，現已傳至第四代、第五代。 過去70多年，這支隊伍承襲傳統建築營造修繕技藝，為孔府、孔廟、孔林「三孔」古建築群「駐顏保鮮」。 孔令偉在周公廟檢查木裝修補配效果。趙曉 攝 「我的爺爺、父親都是木匠，到我是第三代了。」孔令偉1988年承祖輩衣缽，從事明清官式建築木作修繕工作。從大木結構的「打牮撥正」到糟朽構件的「剔補拼幫」，他沿著老工藝探索新技術，累計修復各類古建築構件逾萬件。 經孔令偉之手修繕的孔廟同文門山花板，1:1還原清代官式建築的木作工藝。「沒什麼竅門，就是實打實地練基本功、做細活。用最傳統的工藝，還原建築本來的樣子。」 今年年初，孔令偉的兒子從他手中接棒，成為「三孔」古建隊中的「匠四代」。「古建築歲數大，平常要多給它們做『體檢』，及時解決小隱患，能預防大問題。」兒子入行時，孔令偉叮囑說。 這也是「三孔」古建隊一以貫之的「未病先防」理念。「三孔」古建築群染千年風霜，遭雨雪等侵蝕。在曲阜市文物局的指導下，古建隊升級歲修制度，由原來的零修保養、春秋兩季「拔草倒壟」「勾抹瓦縫」形成規範的文物建築預防性保護模式，以「治未病」替代搶救性修繕。 如遇嚴重病害，當地則報請實施文物建築修繕項目，匠人們以傳統工藝和材料為古建築「動手術」，儘量不損其本貌和古韻。 「三孔」古建隊的文物修復師在周公廟清理破損地仗。趙曉 攝 「油漆彩繪有20多道工序，我們延續『一麻五灰』等古法，用的是桐油、豬血混合而成的油灰地仗。」老匠師姜魯指著正在「補妝」的周公廟廟門介紹，實踐驗證，用老工藝、老材料為古建築做「新皮膚」，結實耐用，保色時間更長。 為保證材料「原汁原味」，曲阜自建佔地150畝的大型料場，常年循環儲存木、磚、瓦、灰、麻和礦物顏料等文物建築維修材料、工具，並設多處灰池，以傳統工藝製備材料。 「三孔」古建隊的文物修復師為制禮作樂坊格柵門塗刷油料。趙曉 攝 基於材料儲備機制完善、工匠隊伍和傳承體系穩定，曲阜近年承接國家文物局文物建築預防性保護試點工作，為全國構建文物建築預防性保護體系提供18項創新性經驗。 在堅守傳統工藝的同時，當地古建保護也插上「數字翅膀」，三維掃描、無人機巡查等科技手段上陣，為殿堂廊廡做「CT」，各項科研工作隨之展開。 「文物建築保護不是普通的建築工程，而是要深入開展研究的科研項目。」曲阜市三孔古建築工程管理處副主任徐寬受訪時表示，沒有研究作為基礎支撐，古建築承載的歷史文化信息很難完整地保存和延續下去。古建隊正加大全流程科研投入，和高校、職業院校合作開展課題研究。 徐寬說，未來，他們計劃把文物建築傳統修繕技藝納入現代職業教育體系，更好地保障匠人隊伍代際傳承。(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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