AI文泛濫與網文平臺「攻防戰」
2025-10-23 22:38 1,694次浏览北京8月5日電 題：匈牙利中餐人讓地道「中國味」香飄多瑙河畔 記者 吳侃 作為匈牙利最早一批中餐人，華人王強已經做了近30年中餐，從傳統中餐館到網紅小吃店，他的餐廳在當地人氣很高。前段時間，王強獲頒匈牙利餐飲界「最佳亞洲餐廳獎」，他近日在北京接受記者採訪，講述如何讓當地人愛上正宗的中餐。 王強祖籍北京，21歲到匈牙利。他曾做過很多行業，後來一個偶然的機會接手了一家餐館，於1998年開了蘭州飯店。 他說，那時當地中餐館常備中文和匈語兩本菜單，菜品不同。給當地人的匈語菜單上是宮保雞丁、魚香肉絲等改造過的「老外版中餐」，久而久之，當地人把中餐等同於口味單一的廉價快餐。 「我想改變大家對中餐的看法，哪怕多花點心思，也要讓當地朋友嘗嘗地道的中餐。」王強說，蘭州飯店的牛肉麵是師傅手工現拉，熬湯的香料從中國運，還推出大盤雞、手抓羊肉等西北菜，食客們覺得新奇又好吃。 當地的電視臺也關注到蘭州飯店，邀請王強錄製美食節目，每期他都會教一道中餐家常菜，讓很多觀眾了解了中餐。2004年，王強和餐飲界朋友一起創立匈牙利餐飲協會，至今已有超4000名會員。2005年他還在當地開了一所廚師學校，多年來培養了很多中餐廚師。 2024年11月，王強(圖右)受邀在匈牙利一家電視臺的美食節目上製作中餐。(受訪者供圖) 在他看來，匈牙利人對中餐的親切感源於匈牙利菜與中餐的相似之處。比如燉煮技法在匈牙利菜中同樣普遍，其經典菜品古拉什很像中餐的土豆燉牛肉。匈牙利菜也常用香葉、丁香等香辛料，且當地人能吃辣，做菜常用的紅椒粉很像中餐的辣椒麵。 對於麻辣鮮香的川菜，匈牙利食客也愛不釋口。王強2009年在布達佩斯十四區開了鼎鼎香川菜館，後來又在二區開設分店。餐館名氣不小，當地的政要和明星均是常客。 王強介紹，店裡的川菜原汁原味，招牌菜川西霸王骨，牛骨經過滷和炸，再澆上辣椒、花椒等13種調料炒制的醬汁。「很多食客顧不上矜持，拿起骨頭直接啃。」 餐廳是中式裝修，木質的門和招牌、鋪了青磚的牆面和印有川劇臉譜的餐具營造沉浸式用餐體驗。他說，餐廳有很多老顧客，有一對70多歲的匈牙利老夫妻每周六都來吃飯，堅持了十多年。 在經營蘭州飯店時，王強就發現當地人愛吃麵食，尤其是麵條。於是2017年他在布達佩斯中央大市場附近開了一家名為「biangbiang面」的麵館，目前已有3家分店，飯點時需要排隊等位。 近日，布達佩斯「biangbiang面」麵館的廚房裡，廚師和刀削麵機器人一起製作刀削麵。(受訪者供圖) 王強說，biangbiang面口味要純正，油潑辣子是關鍵，製作時他們使用秦椒、二荊條和小米辣三種辣椒，可以根據顧客口味調整辣度，店裡還配備刀削麵機器人，食客們讚不絕口。 最近，王強在布達佩斯唐人街開了一家滷味店，滷鴨貨、滷牛肉等應有盡有。他說：「一開始當地人不知鴨頭和鴨掌如何下口，教他們吃法後，他們也吃得津津有味。」 「以前不敢想，小吃居然能撐起一家店。現在當地的中國小吃店越開越多，燒烤、滷味等都漸漸被食客接受。」王強說，從發展趨勢看，匈牙利的傳統中餐館水準穩步提升，「小而美」的小吃店也越發紅火。 2024年8月，王強的餐廳在布達佩斯二區千禧公園舉行的「匈牙利美食節」上擺攤賣小吃，圖為王強與當地食客合影。(受訪者供圖) 如今在當地的美食節目中仍經常能看到王強的身影，每逢中國傳統節日，他還會上節目分享華人的飲食習俗。他以「王廚師」(Wang Mester)的名字註冊的社交媒體帳號，已經積累了幾十萬粉絲。 在他看來，傳播媒介不同了，推廣中餐的方式也要推陳出新。「未來還會不斷學習探索，努力讓更多人愛上中餐。」(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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