廣西桂林一公司車間發生設備爆炸事件 致1死7傷
2026-03-01 00:40 4,369次浏览煙臺8月8日電 題：蛋雕技藝點亮生活：傳統工藝變身日常美學 作者 楊馥寧 王嬌妮 山東煙臺牟平區的一間蛋雕工作室裡，手藝人徐希寶手持刻刀，在一枚蛋殼內專注雕琢。隨著刀鋒輕轉，原本普通的蛋殼漸顯精巧紋路，待內置光源點亮，一個兼具藝術感與實用性的「蛋殼燈」躍然出現。 圖為徐希寶在展示蛋雕檯燈。劉昊 攝 蛋雕古稱「鏤雞子」，起源可追溯至戰國時期。《管子》中「雕卵然後瀹之」的記載，印證了古人在蛋殼上雕刻繪畫的習俗，曾多用於寒食節的鑑賞、饋贈，甚至作為節慶飲食的點綴。 歷經千年傳承，這門凝聚了設計、雕刻、彩繪、書法等多元功夫的技藝，正以鮮活的姿態融入現代生活。 徐希寶告訴記者，一件蛋雕作品從選蛋到最終成器，要經過多道工序：首先得挑選個頭大、顏色深且均勻、無麻點、造型周正且無裂紋的蛋；接著鑽孔取出蛋液，進行清洗消毒；晾乾後，再依次進行畫稿和雕刻；最後通過拋光完成收尾。 圖為雕刻過程。劉昊 攝 「蛋雕的挑戰，在於與『脆弱』共舞。」徐希寶稱，雞蛋殼厚度僅0.3毫米，橢圓的弧度更增加了雕刻的難度，雕刻時力度、角度差一點點，可能之前的功夫就全白費了。 在傳統雕刻基礎上，徐希寶創出獨特的內刻技藝：先在蛋殼外層做浮雕，再從底部鑽孔深入內壁雕刻，最後在內雕部分塗上顏料，讓作品兼具浮雕的立體、內刻的精巧與內畫的靈動。 圖為採用內刻技藝製作的蛋雕作品。劉昊 攝 陽光之下，蛋殼只顯露外層簡約紋樣；一旦點亮，內壁的五彩圖案便與刻刀留下的紋理相映成趣，「別有洞天」的美感令人稱奇。 為讓老手藝走出陳列櫃，徐希寶嘗試將技藝融入日常：用點刻、線刻、鏤空、拼雕等手法，做出檯燈、雕花花瓶、蛋雕首飾盒等物件。那些曾經廢棄的蛋殼，在他手裡變成了承載生活美感的物件。 他還走進直播間，以「沉浸式」創作吸引年輕人——鏡頭前，從選蛋到完工的全過程一一展現，千年技藝的巧思伴著刻刀的輕響傳遞出去，不少網友由此愛上蛋雕。 「傳統不是一成不變的，得跟著時代走才能活下去。」徐希寶說，他通過在作品中加入更多現代設計，讓蛋雕既留得住古韻，又能跟上現在的生活。(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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