漫步在千年古鎮上海楓涇鎮,古樹環繞、青磚古厝,古樸的歷史建築與現代的氣息相互輝映,仿佛能聽見時光的腳步聲。但這裡可不僅是個江南古鎮,楓涇也在統戰史上留下了璀璨印記,相繼走出了朱學範、丁聰、張慈中等多位愛國仁人志士。隨著近年來的上海統戰文化熱潮,許多人在這裡漫步、讀懂統戰歷史文化。「原來團結的故事可以這麼潮!」一位近日參與上海統戰文化City Walk(都市漫步)的「90後」統戰成員如此感嘆。像這樣的「團結之路」,今年上海統戰文化周「上新」了七條,每條都吸引著年輕人走進團結故事。 一個「潮」字,道出多地統戰文化集中展示時的特色,成為統一戰線創新表達的關鍵詞。 在上海統戰文化周的開幕活動中,黃炎培曾孫、民建會員黃翔,和曾祖父完成了一次穿越時空的對話。黃翔說,曾祖父用一生堅守了「理必求真,事必求是」。如今,與先輩背影重合,黃翔也成為了民建的一員。他們站在大屏幕前通過人工智慧生成內容(AIGC)技術與全息投影「還原」,講述自己的家事,講述國事,也讓統戰故事以普通民眾、尤其是年輕人喜聞樂見的方式流傳。 2025年上海統戰文化周活動現場。 上海市委統戰部供圖 類似的做法,在全國還有很多:打開重慶統戰歷史文化100秒系列短視頻,便可領略統一戰線各個歷史時期的精彩故事;拿起一枚「福建同心地標」書籤,統戰故事掃碼即聽;沿著武漢武昌「紅色線路」、東湖「綠色線路」步行或騎行,可以打卡多個歷史文化舊址點位……統戰文化表達體系的創新,為統戰文化增添了科技、時尚的色彩,讓統戰文化破圈傳播,走近年輕一代。 近年來,北京、上海、重慶、湖北、福建等地以統戰文化活動為抓手,系統進行統一戰線歷史挖掘、理論研究、社會教育、文化傳播、價值引領,讓民眾從City Walk中遇見、在休憩中感知、在閱讀中思考、在觀展中看見、在活動中體驗統戰文化,打造了一批永不落幕的宣傳陣地,讓統戰文化持續走入尋常百姓家。 一個「潮」字,折射出新時代統戰文化的生命力,蘊含著統戰文化活動近年來在各地「集中迸發」、蓬勃發展的密碼。 「有意義、有意思、有粘性、有網感」,這是中共北京市委統戰部副部長王斌經常提的目標。近年來,北京市策劃舉辦「同心之旅復興有我」系列活動,組織各領域黨外人士、網際網路大V、媒體記者等走進首都統戰新地標,2024年度線上閱讀量1.1億次。這四個「有」,確實「粘」住了許多年輕人和網絡人士。 「潮」,不僅是統戰文化與新技術相遇,也是對傳統文化的煥新。在湖北打造的統戰文化博覽匯活動矩陣中,「東湖論壇·遇見文化」是主體項目之一,遇見楚文化、遇見三國文化、遇見武當文化……無不是依託當地特色、對傳統文化的激活與創新。 這些統戰文化活動各具特色,但都放大了「團結」二字的聲量,以「團結」文化凝心聚力。從北京市的「同心之旅復興有我」活動,到上海、福建的統戰文化周,重慶、湖北的統戰文化月、統戰文化博覽匯等活動,「團結」是貫穿其中的主旋律,「團結」的價值伴隨著集中展示得到更大範圍的傳播,更好地發揮教育人、感染人、影響人的作用。 首屆重慶統戰文化月活動現場。 重慶市委統戰部供圖 一個「潮」字,若要「常寫常新」,需要統戰文化以思想性和影響力作支撐。 今年7月,在上海統戰文化建設座談會上,專家們進行了深入探討。「統戰文化是中國共產黨在百餘年來的統戰工作實踐中形成發展的物質文化、制度文化和精神文化的總和。」中國人民大學中共黨史黨建研究院副院長、馬克思主義學院教授何虎生稱。他認為,實踐層面,統戰文化指導新時代統戰工作紮根中國社會,推動凝聚共有價值觀念、完善統戰制度體系、更新統戰話語表達協同發展,以統戰實踐的全面深化激活統戰文化創新發展的內在動力。 北京社會主義學院講師李素軍在接受記者採訪時稱,統戰文化既是國家的、高階的,也是大眾的、平實的,要擴大統戰文化的知曉度和影響力,需要對統戰文化資源中蘊含的團結文化精神鍥而不捨地傳播,擴大參與度,「讓普通百姓也知道統戰文化是什麼」。 未來,統戰文化建設還可以有哪些創新做法?西南大學歷史文化學院教授周勇在上海統戰文化建設座談會上建議:建構「中國統一戰線論壇」,作為統戰文化標誌性品牌,形成全國性、整體性統戰文化研究和建設的頂層機制;設立全國「統一戰線日」,夯實強國建設、民族復興使命的社會基礎等。 在實踐中生長,在理論中探索,在青年中傳播,統戰文化潮湧,正在不斷播撒團結的種子。(完) (《中國新聞》報記者張樂報導)
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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