王毅同巴基斯坦副總理兼外長達爾舉行中巴外長戰略對話
2025-10-24 05:33 5,296次浏览8月13日晚，上海展覽中心書香瀰漫，由鳳凰出版傳媒股份有限公司、譯林出版社與上海博物館聯合主辦的《金字塔在中國：古埃及文明大展煉成記》在此舉辦新書分享會，嘉賓們一起重溫了上海博物館「金字塔之巔：古埃及文明大展」這一現象級文化事件的幕後故事，探討了文明交流互鑑的當代意義。新書《金字塔在中國》在上海書展亮相分享會現場披露的一組數據引發熱烈反響：13個月展期、788件文物、500萬美元借展費、超7億元總收入、超270萬參觀人次——這些數字勾勒出中國博物館史上最成功的國際特展之一的輪廓。書中首次公開的細節讓讀者驚嘆：2.4米高的美內普塔法老雕像如何跨越重洋；中國專家如何發現「綠臉棺」；395個日夜中，上海博物館團隊如何以「上博精神」，完成這場近乎不可能完成的任務。讀者排隊購買新書上海博物館館長褚曉波說：「500萬美元借展費看似冒險，實則是基於『大博物館計劃』的戰略考量。我們要證明，中國觀眾值得世界頂級文化盛宴。希望在書中，讀者能夠身臨其境，感受文博人如何用專業守護文明、連接大眾的真實日常。當讀者們在書展上拿起這本書，不僅能重溫展覽的震撼，更能讀懂文化傳承的不易。」上博館長褚曉波和本書作者孫麗萍為讀者籤售本書作者、新華社記者孫麗萍分享了採寫過程中的深刻印象：「對於寫作者來說，發生在上海的這個超級大展，色彩斑斕、懸念迭起、一波三折，正是求之不得的好故事。本書以一展窺上海，定格魔都魅力非凡的側影。」新華社上海分社社長王永前則從媒體視角肯定該書的獨特價值：「作為記錄時代的專業機構，新華社見證並參與了這場跨越8354公裡的文明對話。孫麗萍記者用媒體人的筆觸，將788件文物的跨國之旅轉化為永恆的文字記憶。」上海博物館黨委書記湯世芬致辭上海博物館黨委書記湯世芬回顧了大展籌備的艱辛歷程：「從薩卡拉55攝氏度高溫下的文物考察，到500萬美元借展費的決策博弈，再到788件文物平安抵滬的每個不眠之夜，這本書忠實記錄了文博人的專業堅守。」在籤售時，百餘位讀者排起長隊等待上博領導、作者、編輯籤名。在觀眾互動環節，多位讀者提問涉及文物外交、策展倫理等深度話題。一位文博愛好者者感慨：「這本書讓我明白，每件展品背後都是活生生的文化使者，而策展人是時空的翻譯官。」
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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