女孩出嫁家人為她戴上20斤重的銀頭飾 攝影師：頭飾和掛飾一起近20萬 承載著苗族母親對女兒的愛 等新娘有了女兒可能會代代傳下去
2025-11-28 05:35 2,615次浏览2025年秋季開學，人教版八年級語文教材新增了一篇課文——《天上有顆「南仁東星」》。這篇課文節選長篇報告文學《中國天眼：南仁東傳》，它的入選，不僅是對一位科學家的致敬，更是對科學家精神的傳承。 01 南仁東是我國著名的天文學家，也是「中國天眼」(FAST)的首席科學家兼總工程師。 「中國天眼」建成之前，美國的阿雷西博射電望遠鏡曾長期稱霸「世界望遠鏡界」。上世紀90年代，中國老一輩科學家在美國參觀阿雷西博射電望遠鏡時，南仁東萌生了要建造中國自己的大型射電望遠鏡的構想。 1994年，南仁東提出利用貴州喀斯特窪地，建造一個500米口徑球面射電望遠鏡——取名為「FAST」，也就是「快」，蘊含著「追趕」「跨越」「領先」之意。 對這一想法，當時幾乎所有專家都不看好：選址、論證、立項、建設，哪一步都不易。技術和工程上的巨大難度，讓許多發達國家都望而卻步。 為了給這個理想中的「巨無霸」找到合適的「家」，南仁東帶著300多幅衛星遙感圖，跋涉在中國西南的大山裡。有一次，瓢潑大雨，山洪裹著砂石，連樹都能衝走，在外勘探的南仁東靠著救心丸爬回埡口。 這樣的艱險，在選址的十餘年裡，時刻伴隨著南仁東，他說，「找不到合適的窪地，我這一輩子死不瞑目！」 最終，在近400個備選窪地裡，南仁東選中了條件最適宜的大窩凼。 2007年，FAST作為「十一五」重大科學裝置，正式被國家批准立項。2011年3月，村民搬遷完畢，FAST工程正式動工建設。南仁東帶領團隊攻克了一個又一個技術難關。在經歷近百次失敗後，他們研製出了世界上獨一無二的鋼索，建成世界上跨度最大、精度最高的索網結構。 02 南仁東把生命中近三分之一的時光都奉獻給了「中國天眼」。 2015年，也就是FAST項目後期，70歲的南仁東被確診肺癌晚期。手術結束後三個多月，他放心不下，忍著病痛返回施工現場。由於聲帶受損，那時南仁東的聲音已經變得非常沙啞，說話要靠著氣往上頂。 他在接受採訪時，幾乎用盡全身力氣般吐出一字一句：「回首往事，有苦有甜。挫折的時候，你肯定特別沮喪苦惱。怎麼辦，最後靠大家的努力，克服困難匍匐前行。FAST是一大群人的拼搏和努力，不是我個人，我們甚至於說這是一代人的努力……『中國天眼』如果有一點瑕疵，我們對不起國家。」 2016年，「中國天眼」落成啟用，這是具有我國自主智慧財產權、世界最大單口徑、最靈敏的射電望遠鏡。 在落成典禮的前一天下午，已經被病魔折磨得十分虛弱的南仁東堅持從北京飛到貴州前往FAST基地。那是他第一次看到，這個「望天巨眼」完全建成後的模樣。那是他耗費了整整22年心血，終於在祖國西南的崇山峻岭中，為中國打開的「天眼」。 2017年9月15日，南仁東因肺癌突然惡化，不幸離世。他留給世人的只有一句「喪事從簡，不舉行追悼儀式」的簡短遺願。 2025年的新學期，當八年級的孩子們翻開語文課本，讀到《天上有顆「南仁東星」》時，他們或許會問：「我們為什麼要學這篇課文？」答案很簡單——因為我們需要記住，是誰讓中國的科學之光照亮世界；我們需要傳承，那種自力更生、永不言棄的精神；我們需要相信，未來的星辰大海，將由今天的少年去徵服。(央視新聞客戶端)
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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