《浪浪山小妖怪》登頂國產二維動畫票房冠軍 杭州民企排單供應周邊產品
2026-01-15 04:39 2,493次浏览不久前，演員於適在個人社交帳號曬出兩組照片，一組懷抱吉他，在音樂節唱心中群山；另一組縱身上馬，馳騁天地草原間。這個8月，由他擔任音樂發起人，一檔在山海間尋聲，邊採風邊即興創作的節目將登場。東方衛視即興共創音樂採風節目《聽，誰在唱歌》今天發布概念海報，宣告一場別開生面的即興共創音樂採風探索即將開啟。節目懷揣著「聽山河聲音，唱人間煙火」的初心，由音樂發起人於適，攜手音樂合伙人胡海泉、莫西子詩，集結一群音樂夥伴組成「尋樂團」，深入中國大地的壯麗奇景與文化深處，共同開創「採風+即興創作」的音綜新模式，探尋音樂最本真、最富生命力的樣貌。 值得一提的是，為將即興共創的魅力傳遞給更多人，《聽，誰在唱歌》音樂發起人於適還將在社交平臺發起「於適即興音樂搭子召集令」系列挑戰賽，希望尋找到那些擅長即興創作、擁有音樂絕活、敢於用音樂進行鮮活表達的民間高手，讓實現音樂夢想成為可能。在原生態裡喚醒旋律常見的音樂類綜藝，拼歌手完成度，拼直播真功力，也拼改編、伴奏、音響、舞美……工業化的精益求精之外，還能比什麼？《聽，誰在唱歌》選擇「走出去」，將目光對準音樂產業鏈的創作上遊，拋出聽「誰」唱歌的嶄新命題。作為節目「題眼」，「誰」有著多重意涵。它是山川湖海的呼吸，是風掠過草原、雨打在山巔的「自然之歌」；是彝族高腔、蒙古呼麥中傳承千年的「文化之歌」；也是那些藏於民間的音樂人，口口相傳、質樸而充滿力量的「生活之歌」；最終，它還是「尋樂團」在被這一切深深觸動後，靈感迸發、即興而成的「心靈之歌」。 概念海報正是這一立意的視覺化呈現。海報以「聲生萬象」為概念，將山川化為躍動的音符，將人間煙火定格為創作的背景。前景中，音樂人正靜立聆聽，準備將這無聲的震撼化為有聲的歌謠，完美詮釋了節目從天地萬物中汲取靈感、最終即興共創完成音樂的誕生之路。在地理與人文肌理中譜寫大地之歌《聽，誰在唱歌》創新性地採用「採風+即興創作」模式，這源于于適對回歸音樂本真的共同嚮往——希望跳出工業化的製作流程，在真實的生活中尋找創作的根，即興成歌。於適邀請他的音樂好友胡海泉、莫西子詩擔任音樂合伙人共同出發。同時，在這場音樂之旅中也會有更多的音樂夥伴加入，「尋樂團」的足跡將遍布新疆的遼闊草原、內蒙古的蒼茫大地、大涼山的民族村寨，也將深入重慶的市井街巷，在多元的地理與文化肌理中，進行純粹的音樂創作。當地的原生態音樂與鮮活的城市之聲，將為創作者們提供直接又生動的靈感。觀眾也將在節目中，看到創作者們如何圍坐在一起，因一個旋律、一句感悟碰撞出火花四濺的樂章，見證何為創作本真的幸福感。這些充滿了山河力量與人文底蘊的歌曲，最終將通過電影級美學打造的「即興共創」與「大地舞臺」進行呈現，完成一場視聽盛宴。《聽，誰在唱歌》希望通過這次探索，為中國音樂的發展貢獻一份力量，讓更多有才華的音樂人被看見，並向觀眾證明：靈感始於聆聽，當創作者的才華與世間感動交織共鳴，或許，萬物皆可成歌。
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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