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2026-01-12 06:28 5,928次浏览8月9日，愛奇藝《姐姐當家》EP03以更深刻的社會視角，聚焦熟齡女性的當家困境與突破——謝娜與父親的觀念碰撞、王琳與兒子的邊界調整，構成「子女幹預父母」與「父母幹預孩子」的代際對照；董璇的再婚信任構建、萬千惠的婚姻責任考驗，延伸出「婚姻中如何平衡愛與擔當」的現實思考。當家觀察團與素人觀察團的多維解讀，讓「代際溝通尺度」「婚姻責任劃分」等當家話題突破個體敘事，成為映照千萬女性生活的社會議題，也讓「姐姐當家，不再害怕」的力量在具體困境的突破中更顯厚重！ 多元化場景剖開當家命題，紀實鏡頭還原本真面貌 四位姐姐的生活切片，展現了當家過程中的多維困境，也折射出中女群體的生存實貌。謝娜與父親因跨城授課爆發爭執，父親曾因爬樹修枝摔傷卻隱瞞病情，堅持去大學展示戲曲排演，將「自我價值實現」看得重過安危，謝娜的擔憂藏著「子女過度保護」的焦慮。王琳直面原生家庭創傷帶來的情感依賴，曾因兒子不願公開對話而受傷，如今通過黑池舞蹈比賽轉移注意力，在與兒子通話時主動摘下麥克風，以「退一步」的姿態學習尊重邊界，道破了父母與成年子女間「愛與放手」的拉鋸。二者的當家故事形成「子女幹預父母」與「父母幹預孩子」的鮮明對照。 董璇的再婚生活藏著平衡智慧：張維伊買房後用已故父親的手機報喜，這份對親情的珍視打動了她；兩人規劃未來住所時兼顧與長輩的距離，面對生育議題時相互理解，卻仍需在「妻子」與「母親」的角色中反覆調適。萬千惠陷入職場與家庭的雙重壓力：公司1000萬資金缺口需夫妻共擔連帶責任，她因「不想拖累三寶」獨自扛下壓力，甚至隱瞞心臟早搏病情，卻暴露出婚姻中「責任共擔」與「個體犧牲」的矛盾。這些紀實場景拼湊出的中女當家的複雜圖景，恰是無數女性在家庭與自我中的真實縮影。 觀察室熱聊聯結大眾共鳴，真實觀點解碼生存智慧 觀察團通過多視角解析困境，讓個體故事升華為可共鳴的生活智慧。針對代際關係，倪萍認可「王琳摘麥的智慧」；倪子君建議謝娜「用緩和語氣傾聽父親的需求」，認為代際溝通的關鍵是「既說出擔憂，也尊重對方的快樂」，素人觀察團紛紛共鳴「自己的爸爸也像謝娜爸爸一樣」，將個體故事推向「幹預邊界」的全民討論。談及婚姻與職場，倪萍點讚董璇「敢再嫁的勇氣」，直言「幸福與是否閃婚和戀愛時長都無關」；圍繞萬千惠的困境，張泉靈警示「夫妻共擔不是單方面硬扛」，強調「家需要多個支柱」，引發對「婚姻中權責平衡」的集體反思。不同視角的解讀，讓「家庭主理人」的困境與勇氣愈發鮮活，也讓「姐姐當家，不再害怕」成為中女群體的共通答案。 《姐姐當家》本期通過四位當家姐姐們在生活日常中的掙扎與突破，詮釋「當家」是在實踐中不斷學習的過程。無論是謝娜的親子磨合、董璇的婚姻經營，還是王琳的自我和解、萬千惠的危機應對，都在傳遞中女「直面問題」的當家勇氣。下期節目中，姐姐們還將面臨更尖銳的挑戰：謝娜與父親能否和解？董璇如何回應生育議題？王琳的舞蹈夢想能否持續發力？萬千惠能否化解資金危機？每周六中午12點，鎖定愛奇藝，看《姐姐當家》用真實故事勾連大眾，傳遞「不再害怕」的生活力量。
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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