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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