彭龍運獲批擔任華夏銀行獨立董事
2026-02-19 07:17 5,147次浏览福建晉江8月14日電 題：晉江朝東樓：「最美爛尾樓」背後的家國情懷 記者 孫虹 今年暑假，僑鄉福建晉江的梧林傳統村落遊人如織。一棟外形獨特的西式洋樓格外顯眼，這座有著精緻外觀卻內部「毛坯」的朝東樓，被當地人稱作「最美爛尾樓」。 近日，根據當地華僑愛國事跡創作的現代高甲戲《朝東樓》在晉江連演兩場，再次喚起民眾對這段歷史的記憶與敬意。 梧林被譽為「華僑建築博物館」，閩南古厝、哥德式建築、古羅馬式建築、中西合璧民居……200多幢承載鄉愁的百年建築散落其間，讓人仿佛走入一部近代閩南華僑史書。在這裡，幾乎每棟建築背後都有海外打拼的故事，朝東樓也不例外。 朝東樓是福建晉江梧林傳統村落的第一座鋼筋水泥建築。圖為8月12日傍晚，遊客在朝東樓前拍照留念。記者 呂明 攝 「朝東樓是村裡建起的第一座鋼筋水泥建築。」晉江文史研究者粘良圖告訴記者，1930年當地華僑蔡鹹斜出資興建朝東樓，其長子蔡懷真主持工程。「蔡鹹斜父子對朝東樓的建造要求極高，不僅請西班牙建築師設計圖紙，從上海聘請工程師及專業工程隊來施工，鋼筋、水泥、木材等建築材料也全部從海外進口。」 由於建造時工序繁瑣，朝東樓的整體框架花了5年才完成。站在樓前，氣派的拜佔庭式圓屋頂、科林斯式的水泥柱子，以及各種具有異國情調的石雕花窗，無不彰顯著房子主人對它的用心。 然而國家有難，蔡鹹斜的兩個兒子參與抗戰，並將建造朝東樓的工程餘款悉數捐出。朝東樓就此成了帶有時代特徵的「爛尾樓」，而蔡氏父子的義舉也被歷史定格。 8月12日，有著精緻外觀卻內部「毛坯」的朝東樓吸引不少遊客前來「打卡」。記者 呂明 攝 「在梧林，這樣的故事還有很多。」粘良圖說，幾乎每一棟建築都盛滿海外遊子的深深鄉愁。朝東樓看似空有框架，甚至有些寒磣，實則處處充盈華僑的家國情懷，這才是它真正無價的地方。 近年來，空置的朝東樓被改造為梧林僑史館，以圖文、影片、實物等方式將梧林傳統村落的前世今生娓娓道來，讓來此的海內外遊客了解當地建築背後動人的故事和華僑精神。 不僅如此，朝東樓的故事也通過戲曲、情景劇、短劇、電影等文藝作品再現。「活化利用歷史遺存，守護海外僑胞的鄉愁記憶。」泉州市高甲戲傳承中心主任周杰俊介紹，高甲戲《朝東樓》從泉州籍華僑華人的赤子深情中取材，生動講述他們救國抗爭、創業奮鬥、情系家園、回報桑梓等感人故事，希望讓更多人了解這段歷史。 目前，朝東樓被改造成為梧林僑史館。圖為晉江文史研究者粘良圖介紹梧林歷史。記者 呂明 攝 而今，朝東樓的一側大片鮮花盛放，鮮豔的花海與素簡的樓體形成鮮明的對比。大批遊客在得知朝東樓的故事後，來到樓前「打卡」留念，向世界分享著這棟樓的非凡之處。 據梧林傳統村落發布的景區公告，8月14日起朝東樓將進行封閉式維護升級，為期一個月。重新開放後，朝東樓將以新面貌呈現，繼續講述華僑家國情懷的動人故事。(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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