餘承東：尚界H5在「虧本賣」
2026-02-23 08:08 6,876次浏览近日，英國皇家園藝學會(RHS)花展在南約克郡的溫特沃斯伍德豪斯舉行。在這座歷史悠久的英式莊園中，一位身穿藍白條紋襯衫、神情自信的中國青年，引起媒體與觀眾的關注。他叫許博文，本科畢業於中國農業大學園藝專業，碩士就讀於英國謝菲爾德大學，是本次展會18組長花境參賽者中唯一入圍的中國人。此次，他憑藉長花境作品《A Taoist Vision》(意譯《陰陽相生》)，在長花境賽道中摘得銀獎。 英國皇家園藝學會花展被譽為「世界園藝和花園設計領域的奧斯卡」，其長花境賽道長期由英國本土設計師主導。長花境，是一種傳統的英式花園設計理念，指的是倚靠牆體、樹籬和柵欄等一長排多年生開花草本植物為主的植物種植區域，通常可以從一側或者兩側進行觀賞。此次許博文的獲獎作品《陰陽相生》融匯了道家思想與英倫花園傳統。其設計靈感來自道家思想，強調「順應自然」，通過綠草、枯枝與鮮花的自然組合，將「萬物負陰而抱陽」的道家思想融入花園設計創作，使西方觀眾從植物的榮枯變化中感受東方人對自然的獨特理解。作品還融入中國書法，將隸書書寫的「守拙」「見素」「無相」等墨寶，點綴於花境植物間，傳達出一種東方哲學的精神氣韻。 近年來，中國作品、中國年輕設計師頻頻在英國皇家園藝學會花展中嶄露頭角。2021年，由中國廣州組織建設的「廣州花園」獲得切爾西花展金獎，成為160年來首個獲得該花展金獎的中國花園。今年，英國謝菲爾德大學中國留學生團隊(任哲辰、許熙雅、梁統亨、楊敏婕)等設計的《Sunlight Shining Through》(意譯《陽光灑落》)，在漢普頓宮花展的微型城市花園Pocket Garden(口袋花園)設計中獲得金獎。這些成績來之不易，也格外珍貴。 中國園藝有著悠久的歷史，具有鮮明的特色，蘊含著中國人特有的美學精神、生態理念和哲學思想。在海外參加花展是傳播中國文化很好的機會，但也面臨著諸多挑戰。從設計構思、植物選配，到後期的原料收集、現場施工，考驗園藝設計師多方面能力，既需要紮實的外語能力、專業知識，還需要對當地文化、法律法規等有深入了解。令人欣喜的是，中國年輕一代的園藝設計師逐漸彰顯出自己的專業性、國際性，以富有活力和創意的面貌，在世界園藝舞臺上「綻放芬芳」，期待他們創作出更多好作品。(蘇向麗)
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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