77對新人解鎖「常德浪漫」 湖南省第十屆國潮集體婚禮舉行

2026-01-13 19:45 3,782次浏览

敦煌藏經洞出土的文獻,是鐫刻著中華文明基因的「活化石」。這批跨越魏晉至宋的珍貴遺存,涵蓋隸書、楷書、行書、草書等多種書體演變軌跡,不僅見證了漢字書法從實用向審美的歷史躍遷,更承載著古人的精神追求與文化密碼,為研究中國書法藝術的時代特徵提供了不可替代的實證資料。如何讓沉睡在文獻中的古老書法「甦醒」?漢儀敦煌當代字庫項目團隊以數位化轉譯千年敦煌遺書書法,構建起系統化的「敦煌體」字庫。日前,敦煌遺書《法句經》隸楷首次應用於敦煌當代美術館年度大展《登臨出世界》中,標準著該字庫正式發布。20世紀初的劫難讓大量敦煌文物流失海外,成為國人心中的文化之痛。「敦煌體」字庫項目以「讓流失的文明回家」為初心,聚焦漢字書體演變的關鍵節點——隸楷之變,精選現藏於法國國家圖書館的《法句經》《成實論》《妙法蓮華經》等不同時期典型寫本作為母本,展開對海外敦煌寫本的數字再生探索,讓散落在海外的敦煌記憶重新匯入中華文明的長河。由敦煌學專家、書法家、藝術家、人工智慧技術專家等組成的跨領域團隊,在深度解析敦煌遺書書法筆法、結構、氣韻的基礎上,運用基於深度學習的風格遷移等前沿技術,對有限的書法樣本進行精準拓展,構建起大規模、系統化的「敦煌體」字庫。從筆尖的提按頓挫到代碼的0與1,從泛黃的紙卷到數位化的字符,技術手段讓敦煌書法突破了時空限制,實現了書法藝術從「文物標本」到「數字資產」的跨越,讓千年筆墨在數字時代獲得了「活態傳承」的新生命。在「登臨出世界」展覽現場,展覽前言與章節標題首次使用了項目研發的敦煌當代隸楷風格字體,古老筆墨與現代展陳碰撞出獨特的美學火花;藝術家鄭靖的作品《映心》則將傳統敦煌書法與現代光影藝術相融合,讓觀眾在光影流轉中感受千年書法的靈動。 業內人士指出,從藏經洞的千年塵封到數字時代的筆墨新生,「敦煌體」字庫不僅是一次書法藝術的當代轉譯,更是中華優秀傳統文化「創造性轉化、創新性發展」的有益實踐,讓敦煌遺書從博物館的展櫃中「走」出,融入當代文化肌理。 在文化自信日益增強的今天,這樣的探索正為我們打開一扇窗:讓更多沉睡的文化遺產甦醒,讓千年文明在當代綻放新的光彩。未來,「敦煌體」字庫將廣泛應用於學術研究、藝術展覽、公共美育及日常生活的方方面面——從古籍整理的規範用字,到中小學書法教育的範本,再到書籍裝幀、品牌設計中的文化表達,讓敦煌書法的韻味滲透到當代生活的細節裡,成為連接古今的文化紐帶。

  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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