動力圖｜全球280支戰隊集結「冰絲帶」，首屆人形機器人運動會在京開幕
2025-11-22 05:13 6,536次浏览12歲少年汪宏嘉在上海世紀出版集團精品展區席地而坐，伏在厚重的《敦煌學大辭典》（第二版）前專注抄錄，字跡流利。路過的上海辭書出版社編輯和他打招呼，嘉嘉侃侃而談敦煌石窟的開鑿年代和朝代更迭，流暢講述讓人驚嘆不已。這是發生在2025上海書展現場的動人一幕——小小少年與敦煌文明心心相印。為了趕上《大敦煌》作者孫志軍講座「敦煌的山水格局和文化遺存」，嘉嘉放棄了午餐時間，坐在人群第一排吃著三明治。他與敦煌的緣分始於小學二年級，不僅通讀敦煌通識書籍，更連續三個寒假親赴敦煌考察。當他發現新版詞典較第一版篇幅大增一半時，激動不已，直言此書能解答他更深層的學術疑問。「我以後大學要專門學『石窟寺考古』。」在小學的年紀便對未來有清晰堅定的志向，中西書局副總編輯李碧妍不禁感慨：「他可能是這套書年紀最小的讀者」。嘉嘉媽媽告訴文匯報記者，幼兒園時期對繪本中國學內容的興趣，成為啟蒙的種子。進入小學後，家庭開始引導。從志達書店時期便追隨復旦名師陳引馳、駱玉明、鮑鵬山等的講座，一場不落。後又轉戰更名為悅悅書店的旗下「復旦國學社」。「他個子小，總是坐在第一排，還經常舉手提問。」嘉嘉媽媽回憶道，從小時候的手寫筆記，到如今電子化記錄，五年內已積累滿滿當當五大本。悅悅書店主理人羅紅對嘉嘉印象深刻，「從小學低年級起，每場講座他都坐在第一排，永遠大膽地向名師提出自己學習中的問題。」在「何以敦煌」的展覽上，嘉嘉自發講解竟吸引大批成年人駐足聆聽。包括榮新江、趙聲良在內的眾多名師都對這個「編外學生」印象深刻，「看著他長大的」。書展第二天，嘉嘉迎來一次「夢幻聯動」。得知敦煌學者榮新江教授即將離滬赴川參加敦煌吐魯番學學會時，嘉嘉在上海辭書出版社團隊協助下，撥通了榮教授的電話。儘管一開始略顯緊張，但這位少年很快進入狀態，提出的問題令在場人士驚訝不已：「敦煌石窟存在摩尼教、景教的元素，這些外來宗教是如何和佛教相互影響的？」他甚至敏銳指出「敦煌的雕塑風格是否會受犍陀羅文化的影響？」對於12歲孩子能觸及如此專業廣泛知識，榮教授頗感驚喜，建議他閱讀更多書籍來深化對文明交流的理解。和榮老師在旅途間隙的通話，成為嘉嘉本次上海書展的「高光時刻」。從南京路讀者書店的啟蒙，到悅悅書店國學社的深耕，這位小讀者相信「學而不思則罔，思而不學則殆」，「一開始我讀了不少寫給孩子的敦煌系列普及叢書，淺顯的讀物已經無法滿足我的好奇。然後開始啃大部頭。」李碧妍打算將這位「敦煌學未來之星」的故事帶到敦煌吐魯番學學會，期待敦煌學研究「後繼有人」。嘉嘉為下一個寒假做計劃： 「再赴敦煌「！
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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