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2025-11-02 20:50 4,715次浏览上海靜安區陝西北路380號，一棟紅磚斑駁的歐式城堡建築在梧桐樹影間悄然甦醒。這座始建於1922年的許崇智舊居，見證過民國軍政風雲變幻，如今在2025年盛夏迎來新生。近日，由「ArtPDF」與「幾間家居」聯合策劃的《海上屋》藝術展正式啟幕，這座被列為靜安區文物保護點的百年老宅首次系統性向公眾開放。作為陝西北路歷史文化名街的重要組成部分，它與宋氏老宅、榮宗敬故居共同構成「中國近代史露天博物館」，記錄著上海百年中西文化交融的獨特歷程。踏入建築內部，時光的層次感撲面而來。據歷史檔案記載，1925年粵軍總司令許崇智被蔣介石解除兵權後攜20萬大洋舉家遷居上海公共租界西摩路（今陝西北路）。這棟耗時三年建成的宅邸採用了當時罕見的複合功能設計：南側三層城堡式塔樓為生活區，紅磚立面鑲嵌著白色科林斯柱式門廊；北側延伸出二層辦公區域，扇形窗楣與幾何線角腰簷交錯，形成獨特的折衷主義風格。建築學者指出，這種「居住-政務」複合布局映射著主人從權力中心退居租界後的特殊心境。1949年後，建築收歸國有，許崇智之子許仁之在此居住逾半世紀，成為家族興衰的活見證。此次許宅重開舉辦的《海上屋》藝術展覽以「都市漂浮的精神棲息地」為核心理念，邀請14位藝術家創作30餘件與建築對話的定製作品。策展團隊摒棄傳統白盒子展陳模式，將藝術品巧妙融入空間肌理：在首層修復的1920年代壁爐前，蘇暢設計的《水母沙發》與斑駁磚牆形成材質對話；沿著吱呀作響的拼花樓梯上行，劉唯艱的《窗景》油畫懸掛在原有掛畫釘痕處，顏料肌理與剝落牆皮產生時間共振；三層閣樓裡，高磊的裝置《城市軌跡》由200個廢舊輪胎堆疊而成，中央旋轉鏡面映照著屋頂裸露的百年木屋架。這種「去殿堂化」的布展理念引發觀展方式的革新——當觀眾坐在復刻的民國絲絨沙發上，指尖觸碰修復樓梯扶手的溫潤包漿時，建築本身的呼吸韻律成為展覽的核心敘事。展覽特別保留的建築「未完成感」賦予空間獨特的生命力。修補痕跡清晰的水磨石臺階記錄著不同時代的修繕印記，裸露出木筋的梁架見證結構加固工程的專業克制。在二層朝南的弧形拱窗邊，胡項城的《螢火蟲吊燈》將光斑投射在斑駁牆面上，與窗外懷恩堂的十字架尖頂形成信仰符號的互文。張恩利的《繩結》系列特意置於政務區原會議室位置，抽象線條與空間歷史記憶產生超時空共鳴。神秘的洋房重見天日，與當代藝術展相得益彰，使其在開展後便吸引了大量觀眾造訪。每日黃昏的「黃金時刻」，夕陽為紅磚立面鍍上金邊。81歲的許氏後人許華新在開幕致辭中感慨：「祖父建造此樓時，或許未曾想到百年後它會成為城市共有的精神客廳」。《海上屋》展覽將持續至2025年8月31日，市民可通過「幾間家居」公眾號預約。
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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