卡夫卡讀過《聊齋》……你所不知道的「流變與轉化中的古典」
2025-11-18 03:49 2,146次浏览北京8月8日電 (記者 高凱)記者從國家大劇院獲悉，當地時間8月6日，國家大劇院管弦樂團2025歐洲巡演首站演出亮相愛丁堡國際藝術節，演出取得圓滿成功。有著百年歷史的愛丁堡亞瑟音樂廳現場近兩千個坐席幾近售罄。 據介紹，此次巡演期間，樂團將攜手指揮家鄭明勳、鋼琴家劉曉禹等藝術家，於8月6日至15日期間在英國、西班牙、德國的5座城市奏響音樂會，同時在英國愛丁堡、德國法蘭克福舉辦兩場文化交流活動。 巡演首場在愛丁堡站的音樂會是國家大劇院管弦樂團的英國首秀。在愛丁堡國際藝術節濃厚的節慶氛圍中，指揮家鄭明勳在熱烈掌聲中登臺，執棒樂團率先奏響中國作曲家陳其鋼的代表作《五行》，蘊含深刻哲思的韻律很快就將歐洲觀眾帶入藝術情境中。隨後，蕭邦鋼琴大賽冠軍劉曉禹和樂團合作演繹拉威爾《G大調鋼琴協奏曲》，層次豐富、色彩鮮明的音樂對話全面展示了鋼琴家與樂團的默契度和藝術造詣。在歡呼與掌聲中劉曉禹返場加演蕭邦《升C小調幻想即興曲》。 國家大劇院管弦樂團亮相愛丁堡國際藝術節。牛小北攝 下半場，樂團與德國管風琴大師漢斯約爾格·阿爾布萊希特獻上重磅曲目聖-桑《C小調第三號交響曲「管風琴」》，在亞瑟音樂廳極具感染力的聲場中呈現出震撼人心的視聽效果，超過十分鐘的起立鼓掌也證明了歐洲觀眾對藝術家們的十足肯定。在觀眾的歡呼與掌聲中，鄭明勳指揮樂團返場奏響比才《卡門》序曲。 據悉，本場音樂會次日，國家大劇院管弦樂團的藝術家們來到愛丁堡市政廳，參演由中國駐愛丁堡總領事館、英國愛丁堡市政府和中國國家大劇院支持的「文明互鑑，攜行致遠——國家大劇院走進愛丁堡市政廳交流活動」，在中國歐盟建交50周年之際，以音樂為紐帶架起中歐文化交流的新橋梁。 在這之後，國家大劇院管弦樂團將繼續前往英國薩弗倫沃爾登，西班牙桑坦德，德國科布倫茨、漢堡等城市，登臺歐洲多個知名藝術節和重要演出場館。(完)
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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