一碗粉「嗦」出百億產業 化身文化符號飄香海外
2026-01-04 13:51 3,871次浏览臺北8月11日電 (記者 朱賀)「開演前，我對觀眾講，熟悉繁體字的坐這邊，熟悉簡體字的坐另一邊，大家都沒有動。很多觀眾說，兩種字體我們都希望了解。」臺灣明華園戲劇總團團長陳勝福11日在臺北向記者回憶35年前初登大陸舞臺，場景仍歷歷在目。 創立於1929年的明華園劇團是臺灣規模最大的歌仔戲劇團，現年72歲的陳勝福是劇團第二代「掌門人」。他向記者介紹，1990年，明華園被選作代表，到北京參加第十一屆「亞運藝術節」，成為兩岸中斷交流後首個正式登上大陸舞臺的臺灣表演藝術劇團。 當時劇院設備尚不完善，工作人員製作了約6000張幻燈片作字幕，特別分成簡、繁兩種中文字體。演出收穫熱烈反響，此後三十多年，明華園連連受到大陸多地劇院邀請，幾乎每次登臺都「打下」相當不錯的成績。陳勝福說，戲劇是和平的事業，希望兩岸透過文化交流走向更和平、美好的未來。 8月11日，明華園劇團總團為其經典歌仔戲《界牌關傳說》舉行記者會。該劇由明華園首席編導陳勝國創作於32年前，改編自傳統戲劇《羅通掃北》，將於9月20日至21日重返臺北舞臺。演出除由劇團「無敵小生」孫翠鳳領銜外，特邀年輕演員參演，為經典注入青春氣息。 8月11日，臺灣明華園「無敵小生」孫翠鳳(左)攜年輕演員、其女陳昭婷亮相臺北記者會。記者 朱賀 攝 近百年弦歌不輟，陳勝福說，「我們以數十年磨一劍的態度做傳承，同時創新求變，吸引、留住新老觀眾。」以即將上演的《界牌關傳說》為例，演出將過去「重裝備」的涼亭等實體布景轉變為「輕時尚」設計，以期引發年輕觀眾共鳴；而保留下的傳統元素，既讓資深票友耳目一新，也不失經典韻味。 歌仔戲於20世紀初在臺灣誕生，在大陸一般稱作薌劇，使用閩南語演出。明末清初，福建漳州先民渡海落腳在臺灣宜蘭，帶去家鄉「錦歌」，後發展為「歌仔調」「歌仔陣」，清末形成獨立劇種。20世紀20年代，歌仔戲吸收臺灣風土特色回傳入閩，成為福建五大劇種之一。(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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