蘭州8月13日電 題:世界文化遺產鎖陽城遺址享「呵護套餐」煥「新顏」 作者 馮志軍 劉瀟 利用遙感測繪技術,對鎖陽城遺址範圍及周邊進行航拍掃描和三維重建;應用新材料提升遺址城牆的抗風蝕、抗坍塌能力;建立遺產監測預警體系,對遺址大環境和本體進行長期監測……近年來,位於甘肅酒泉市瓜州縣荒漠戈壁中的世界文化遺產鎖陽城遺址,經一系列文物保護工程「呵護套餐」煥「新顏」。 立秋伊始的一場雨水過後,被由遠及近的駱駝刺、紅柳等耐旱沙生植物簇擁著的鎖陽城更顯蔥鬱。遠處連綿起伏的沙丘、溝壑和風蝕臺在半人多高的綠植中若隱若現,近處高達10米的完整夯土城池輪廓難掩千年前的磅礴氣勢。不時從濃密林下突然竄出的野兔,引得絡繹不絕的遊人陣陣沸騰。 相較於幾年前,記者探訪此地時的「漫遊」,如今鎖陽城遺址內「可涉足空間」明顯縮小,參觀遊覽等活動進一步被規範,各類禁止攀爬、翻越等警示牌也密集豎立起來。 8月7日,航拍位於甘肅省酒泉市瓜州縣的鎖陽城遺址。(無人機照片)記者 李亞龍 攝 鎖陽城保護所文保工作人員馬建國13日說,近五年來,官方累計投入文保資金逾千萬元人民幣,組織實施了鎖陽城遺址外城和內城部分牆體的保護修繕工程、塔爾寺加固工程、鎖陽城及塔爾寺遺址三維數位化項目、鎖陽城遺址考古發掘等多項文物保護工程,以確保最大限度延長該遺址存續年限。 鎖陽城遺址,考古調查和勘探初步推測其年代約為公元7至13世紀。其內城、外城雙重城牆,以及牆體上的甕城、馬面、角墩及堡子等共同構成了保存完好的城市防禦體系,與經由灌溉技術形成的古墾區一起,為絲路交通和文化交流提供了重要的安全和補給保障,是人類開展長距離交通和交流的典型保障性城址。 8月7日,航拍位於甘肅省酒泉市瓜州縣的鎖陽城遺址內城北牆保護修繕項目。(無人機照片)記者 李亞龍 攝 「遺址每年曬了多久的太陽,承受了多大的風,以及遭受了多強的沙塵侵擾等,我們心中都有數。」馬建國說,在對鎖陽城遺址文物本體進行保護修繕的基礎上,該所攜手敦煌研究院,通過與蘭州大學、劍橋大學等院校合作,在遺址區內多處安裝了天氣、風沙、日光等多種監控設備,實現「全天候體檢」。 近年來,鎖陽城遺址內的塔爾寺遺址進行了持續考古發掘,出土瓦當、陶質獸角、佛首、木質鬥拱、壁畫殘塊、塑像殘塊等各類器物殘件百餘件。出土文物中有不少黃色、綠色的琉璃構件,這體現出該寺院等級較高,也從側面印證了鎖陽城的重要地位。根據現存牆體和出土文物判斷,塔爾寺的建造年代應為隋唐時期。 8月7日,位於甘肅省酒泉市瓜州縣的鎖陽城遺址內景。記者 馮志軍 攝 為推動文化遺產保護傳承,鎖陽城遺址近年通過改造提升參觀木棧道、觀景臺,播放歷史文化宣傳片等方式,讓遊客深入遺址及寺院,近距離感受和體驗遺址沉澱的歷史滄桑和文化底蘊。 而在未來,當地將在絲路文化數字展示中心推出鎖陽城遺址「數字文保」體驗館,通過全息投影再現鎖陽城盛唐邊貿盛景;引入AR實景導覽系統,讓遊客「穿越千年」親身觸摸歷史的溫度;推進鎖陽城考古遺址公園建設,進一步提升鎖陽城遺址展示利用水平。(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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