一習話丨「構建更高水平的全民健身公共服務體系」
2026-02-21 13:24 1,185次浏览海峽兩岸同根同源、同書同文，通過書法這一共同的文化載體，來自寶島臺灣的「小小書法家」再次跨越海峽，在上海相聚。他們以筆墨為媒，與上海同齡孩子們一起書寫文化認同。昨日，「2025臺灣·上海青少年書法交流活動」在上海圓滿收官，來自臺北、雲林、高雄三地的青少年書法交流代表團成員在滬參加了書法工作坊、書法展覽、文博場館參觀等活動，在交流中增進了對中華文化的理解。此次交流活動和展覽由上海市書法家協會與中華書法教育學會共同主辦，展覽舉辦於上海文藝會堂。參觀上海筆墨博物館，了解吳昌碩、趙之謙、沈尹默、張大千等大師的用筆習慣開營之日，上海市文聯副主席、上海市書協主席丁申陽為兩地青少年們帶來了主題書法講座。講座伊始，丁申陽點讚了臺灣青少年書法教育中使用白宣書寫，因為這種書寫方式能夠鍛鍊和體現青少年對筆墨的掌控力，是培養書法基本功的重要途徑。丁申陽從書法發展歷史切入，深入講解了「碑學」與「帖學」的傳統淵源及其形成背景，並通過分析不同的握筆姿勢、書體運筆，以及「三筆字」「刻字」等形式，闡述了書法表達中的技巧和逸趣。滬臺兩地書法作者以筆墨會友為78件兩地青少年的作品舉辦一場展覽，是此次交流行程的重要成果，其中，來自上海的39件作品是第30屆青少年書法篆刻作品展中獲獎作品。來自中國臺灣的青少年作者的一筆一畫皆展現出紮實的基本功與良好的藝術素養。青少年作者在書法家的指導下，書寫「兩岸一家親」「我愛上海」「振興中華」等書法作品丁申陽表示：「書法學習不僅要重視技巧訓練，更要結合個人性格特點。青少年學習書法應注重從傳統碑帖裡汲取養分。書法不僅是技藝的體現，更是文化與歷史的承載，與文學有著密不可分的關係。因此，青少年在練習書法的同時，也應注重文學素養的積累與提升，為書法創作注入更深層次的文化內涵。」兩地青少年以筆墨會友，同敘友情在此次交流活動中，來自臺灣的青少年書法交流代表團走進了上海博物館（東館）、上海筆墨博物館、上海韓天衡美術館等上海的文博機構，深入了解中國傳統筆墨文化，感受中華優秀傳統文化的獨特魅力。在筆墨博物館，孩子們了解了從古代至現代毛筆與墨的製作工藝發展歷程，對筆墨文化的傳承有了更加直觀和深刻的認識，看到了海派書畫大師的愛筆。丁申陽作書法講座中華文化藝術總院書法院院長楊旭堂除了宣紙上的交流，兩地青少年還展示了在藝術領域的多元才華，來自上海的張詩悅帶來了古箏獨奏《行者》，上海的徐梓萌獻上詩朗誦《尋找中國》，餘忞悅帶來的京劇選段《梨花頌》展現了傳統戲曲的獨特魅力。臺灣的13位青少年代表則深情朗誦余光中詩歌《鄉愁》，情感真摯、打動人心。中華文化藝術總院書法院院長楊旭堂表示，本次展覽為兩地青少年提供了一個交流互鑑、共同成長的平臺，讓他們在觀摩中激發靈感、在對話中增進理解，為臺灣、上海兩地書法藝術的傳承與發展注入新的活力。
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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