臺北8月14日電 題:「這裡有我的知音」——于魁智、李勝素寶島獻藝掀年輕觀眾追戲熱 記者 朱賀 「不是第一次看京劇,但第一次看『素素』實體演出。這與隔屏聆聽截然不同,十分過癮。」13日晚間京劇《鳳還巢》臺北演出結束,20歲的王同學走出戲院,接受採訪時仍意猶未盡。她口中的「素素」,是兩岸戲迷對大陸梅派藝術家李勝素的暱稱。 8月13日,于魁智、李勝素等大陸京劇名家在臺北演出《鳳還巢》。演出結束後,臺灣年輕戲迷守在戲院門前與演員合照留念。記者 朱賀 攝 12日至17日,大陸京劇名家于魁智、李勝素帶領中國戲曲學院的師生一行80人在臺北開唱,帶來六出經典好戲,掀起觀眾追戲熱潮,其中不乏年輕戲迷。他們對京劇的熱愛,讓32年間來臺近30次的于魁智直言:「這裡有我的知音。」 這是于魁智、李勝素時隔兩年再來寶島。13日的《鳳還巢》是六場中李勝素唯一演出全本的戲,戲院內幾乎座無虛席,叫好聲、掌聲與伴奏聲交織。 演出畢,年輕戲迷成群結隊轉場至戲院出口,演員將從這裡乘車返回酒店。觀眾們或拿著演出畫冊、籤名筆,或舉起手機、相機,時不時踮起腳尖,翹首張望,只為和偶像近距離接觸。 8月13日,京劇《鳳還巢》在臺北演出結束後,大陸京劇名家李勝素在臺北為戲迷籤名。記者 朱賀 攝 30多歲的林小姐特地從臺南趕來,一睹於、李風採。她將六場戲票盡收囊中。初睹真容,「唱念做打」都不肯錯過,林小姐收穫了「超乎想像的驚豔」。「有前輩提醒,要留意《鳳還巢》中李勝素回眸偷看的那一眼。演到那處,我特地拿出望遠鏡,瞬間捕捉到李老師嬌俏的少女感。」 「95後」陳女士同樣連看六場。分享《四郎探母》和《鳳還巢》的觀賞體會,她表示,一出跌宕起伏,一出輕鬆詼諧,都很精彩,「尤其是《鳳還巢》的大團圓結局,是典型的中華傳統敘事,我很喜歡。」 讀書時接觸了崑曲、京劇,陳女士被戲曲蘊含的傳統文化之美吸引,就此「扎」進去,曾飛去蘇州看崑曲演出,技癢時也登臺「跑龍套」。觀察到身邊有不少痴迷戲曲的年輕同好,臺灣的劇團也在傳承、創新,她樂見中華傳統文化的瑰寶得以保存、延續,更希望兩岸多多展開文化交流。 「除了家鄉瀋陽和北京,臺灣是我來得最多的地方。這裡有我的知音。」于魁智說,臺灣是京劇的重鎮,有一眾優秀努力的京劇演員,觀眾們也懂戲,「無論演員有名沒名,只要登場,臺下都會響起掌聲。這是對青年莫大的鼓舞。」 他向記者介紹,為了回饋「知音」,中國戲曲學院師生們暑期都在緊張排練,並特意挑選品相上佳的道具、服飾跨海而來。每場演出前,前後臺各司其職,進行「嚴絲合縫」的道具清點、服飾準備。 8月13日,大陸京劇名家李勝素在臺北登臺前悉心調整妝容。記者 朱賀 攝 受訪時,李勝素正在化妝室裡悉心調整妝容。20多次與寶島觀眾見面,令她感慨「到臺北就像走親戚」。12日晚的《四郎探母》演到母子相見,有不少觀眾在抹眼淚,她認為「這源於兩岸民眾共通的思鄉情」;臺下的青春面孔越來越多,也令她感到欣慰。 臺下新老交織,臺上師徒傳承。于魁智介紹,此次登臺的80位演員,年齡橫跨18歲到65歲,既有名家教授也有青年學子。演出戲碼特別安排「雙演」或「三演」模式,讓青、老演員分飾一角、同臺飆戲,以體現京劇藝術的「傳幫帶」。 「雖然對觀眾的反響有預期,但不如現場感受得更真切、更澎湃。」首登臺北舞臺,中國戲曲學院京昆系大三學生、19歲的王鉦淇既興奮又驚喜。他將排練和演出視為精進本領的寶貴機會,也希望結識臺灣同好,「共同把我們的傳統藝術傳下去」。(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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