MCN機構流水線打造「網紅醫生」現象調查
2026-02-28 00:36 4,754次浏览8月9日，「何以中國·和合共生」網絡主題宣傳系列活動走訪了「津一·park」城市更新項目。這裡原是天津第一工具機廠的舊址，曾見證新中國工業化的鏗鏘歲月，誕生出眾多新中國工業領域的「第一」，它也曾在產業更替中沉寂多年。如今，這片「工業鏽帶」蝶變為「生活秀帶」，既保留了厚重的工業記憶，又引入了豐富的商業、文創和公共空間，成為天津工業遺存城市更新項目的創新地標。 「津一·park」的更新並非推倒重來，而是在原有肌理上修繕打磨，通過小幅更新與細緻設計，讓老廠區在保留「骨骼」的同時煥發「血色」。這種方式，比起完全的「另起爐灶」，更能傳遞一種文化自信——它讓歷史成為城市底色，讓記憶與當下同頻共振。 城市更新的意義，不僅在於「舊貌換新顏」，更在於讓陳舊煥發活力，讓靜止重新流動。它不僅關乎空間形態的改變，更關乎生活方式的再造、精神氣質的延續。衡量一次更新是否成功，不應只看地價的提升、商業的繁榮，還要看它能否以人為尺度，讓城市真正成為承載美好生活的容器。 「津一·park」案例體現著更新不等於拆除重建，更不是單純的資本運作的更新理念。城市更新應當尊重城市的歷史文脈，保護原有的空間格局和文化印記；應當注重公共性，讓更新成果惠及更多市民；應當引入多元業態，使空間在功能上更複合、在運營上更可持續。 今年7月，時隔十年，中央城市工作會議再度召開，明確提出要轉變城市發展理念，在以人為本、節約高效、特色發展、統籌協調等方面做出切實改變。這一方向，與天津在「津一·park」上的探索不謀而合。即以人為核心，充分利用原有資源，避免浪費，尊重在地特色，通過精細治理提升整體品質。 更重要的是，城市更新不僅是一項空間工程，更是一場文化工程、情感工程。它能夠為我們提供文化養料，增強發展的信心。當我們在煥新的街區漫步，在修舊如舊的廠房裡品咖啡、看展覽，不只是消費空間，更是在與城市對話，在與歷史握手。這種親近感、歸屬感，會潛移默化地進入我們的生活方式，甚至影響下一代的價值認同。 一座城市的氣質，往往蘊藏在它對舊物的態度裡。是任其廢棄，還是細心呵護；是將其抹去，還是讓其與現代生活相融。選擇後者，需要耐心、智慧與責任感，也正是這種選擇，讓城市不僅有了更美的外表，還有了更深邃的靈魂。 隨著各地城市更新步伐加快，我們更應倡導一種「留痕更新」的理念：保留歷史的質感，賦予空間新的功能，提升公共參與度，讓更新不僅是地理坐標的變化，更是人心坐標的提升。真正的城市更新，不是把我們搬進一棟棟嶄新的建築，而是讓生活在熟悉與新鮮的交織中，變得更有溫度、更有品質。 從天津「津一·park」出發，我們看見了文化自信的延續，也看見了生活美學的生長，這正是城市更新最動人的意義，讓歷史與現代同臺共舞，讓更新成果走進每個人的內心深處。 (範傑遜) 來源：交匯點新聞
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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