杭州8月12日電(曹丹)8月12日,「樸直向陽——莫樸先生誕辰110周年藝術與文獻展」在浙江美術館啟幕。展覽展出3281件中國美術學院原院長莫樸作品及珍貴文獻,包括255件畫作、2件書法以及1821件上海國難宣傳團資料等。 8月12日,展覽現場。(浙江美術館供圖) 莫樸,1915年出生,原名莫璞,祖籍南京,是一位集革命生涯和教育事業於一身的紅色藝術家。他早年求學於蘇州美術專科學校、上海美術專科學校,「九一八」事變後投身抗日救亡活動,曾與沈逸千等人組織「上海國難宣傳團」。 1949年,莫樸與劉開渠、江豐等奉調接管中央美術學院華東分院(現中國美術學院),在「中西融合」「傳統出新」之外,開創了社會主義現實主義的第三條學術脈絡。1980年,莫樸擔任中國美術學院第九任院長。1996年,他在杭州逝世,享年82歲。 莫樸一生奉行「藝術為人民」的核心價值,以強烈的歷史主動性將個體生涯與歷史進程相聯結,將振興理想與創作實踐相融合。 據介紹,本次展覽共有「傾心向太陽」「樸直燃心燈」「美育又重談」「喚起新感情」四個板塊,以「尋找鮮活的莫樸」為主題,通過豐富的視覺展陳和文獻資料,結合聲景塑造、幻燈播映、數字人生成等現代技術,生動展現了莫樸跌宕起伏的人生歷程和執著追求的藝術道路,也折射出20世紀中國美術在時代變革中的發展脈絡。 2024年,莫樸家屬莫大林、莫大風向浙江美術館捐贈了莫樸自20世紀30年代至20世紀90年代創作的繪畫作品及各時期文獻資料共計2036件(組),該捐贈項目入選「2025年度國家美術作品收藏和捐贈獎勵項目」。這批珍貴資料不僅是中國現代美術集體記憶的重要載體,也為後續學術研究提供了豐富的資源。 2025年是中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年,也是莫樸誕辰110周年。此次展覽既是對莫樸家屬無私捐贈的崇高致敬,也是以全新視角回望歷史、推動「高質量收藏、高水平利用、高品質服務」的生動實踐。展覽將持續至9月10日。(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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