第七屆「新博會」啟幕 全球數千創新產品及應用場景亮相
2026-01-22 06:24 3,284次浏览8月9日，「三伏天——戴士和油畫作品與文獻展」在劉海粟美術館開幕，展覽深度梳理呈現戴士和藝術生涯與成果，匯集油畫、壁畫、素描等多種形式的作品與文獻資料共130件，其中，《三伏天》《跟我擊掌》《曼倫寨》等油畫為首次展出。戴士和1948年生於北京，中央美術學院教授，油畫寫生和油畫寫意的主要踐行者之一。展覽展出戴士和各個階段的作品，展品時間跨度較大，最早的展品是戴士和1962年所繪的水彩寫生《香山》，展出的油畫作品包括《青年徐悲鴻》《畫室窗下》《母與子》《一摞速寫本》等。除了油畫，展覽還收集了相關的草圖一併展出。如《辛氏酒家——黃鶴樓的傳說》壁畫手稿、油畫《林風眠》的素描手稿等，觀眾可以從中了解創作的具體過程。值得一提的是，展覽特別展出了戴士和的壁畫設計原稿《先秦諸子——昨夜星辰》，通過這件作品，觀眾可以體會到油畫對壁畫創作的積極影響。 展覽現場。阮佳雯 攝展覽現場，95後丁先生與李先生分別與《畫室窗下》合照。他們從年輕人的視角表達觀展體驗：「直觀感受就是色彩非常鮮豔，看的時候心情會很愉快。乍一看很絢爛，仔細看又能看出每一筆都是細節。」「看戴士和的畫，能感受到磅礴的生命力。」一位女觀眾告訴記者，「尤其是色彩，很生動，給人一種撲面而來的新鮮氣息。」蘇州大學藝術學院教授錢流向記者介紹，「戴士和的油畫非常有辨識度，他在油畫裡融入了對中國文化的深刻認知，吸收了中國古代的文化和許多民間的東西，同時追求畫面的生動性，所以他的畫面很有趣味，是自由且奔放的。」雕塑家吳為山評價戴士和：「他探索一種特別的寫意，油畫語言不修不描，作品像『日記』『札記』，小小篇幅，寥寥數筆，卻因其意味雋永，因其直指人心，明心見性而引人入勝。」展覽由中央美術學院、劉海粟美術館主辦，上海鴻一美術館承辦，將持續至8月31日。
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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