11月4日至12月28日,經典音樂劇《悲慘世界》將以40周年紀念版音樂會形式登陸上海大劇院。8月9日至8月21日,《悲慘世界》40周年主題展覽在上海恒隆廣場率先與市民見面。截至目前,《悲慘世界》40周年紀念版上海音樂會已開票56場,賣座率超過95%,並穩步增長。在已售出的超81000張演出票中,46%的購票者來自外省市,實現文化旅遊與商業消費雙向增長,彰顯出其作為文旅商體展聯動範例的獨特價值。 展覽現場「音樂劇《悲慘世界》40周年主題展覽」以「文化的傳遞與再生」為核心,多維度呈現《悲慘世界》的魅力,全國首展登陸上海恒隆廣場。23年前,《悲慘世界》作為首部登陸中國大陸的西方經典音樂劇,在上海大劇院連演21場,創下票房紀錄,為中國觀眾打開了世界音樂劇的大門。展覽中,《悲慘世界》上海首演時的籤名海報、節目冊、經典周邊等珍貴實物首次公開展出。展覽生動勾勒出音樂劇誕生40年間走過57個國家和地區、455座城市的足跡。在逛展時,觀眾還能欣賞商場播放的劇中四首膾炙人口的歌曲《雲上城堡》《我曾有夢》《繁星》《帶他回家》。 觀眾參與互動「音樂劇《悲慘世界》40周年主題展覽」成為串聯城市消費場景的重要紐帶。觀眾可在上海恒隆廣場內多家商戶加蓋專屬紀念印章,憑《悲慘世界》票根還能享受餐飲、零售等專屬折扣,讓藝術體驗自然延伸至城市生活各角落。中國郵政與音樂劇《悲慘世界》聯袂打造的限定特輯同步亮相。展覽現場,觀眾可領取印有限定珂賽特形象的明信片,四款設計融合法式浪漫與當地風情,讓經典IP與城市文化雙向賦能。明信片均已加蓋展覽限定郵資機戳,可在現場郵筒直接投遞;還有限量互動體驗,讓參與者感受傳統凸版印刷工藝與經典IP的奇妙碰撞。繼去年12月首輪開票引發搶票熱潮後,本輪《悲慘世界》加場開票再度出現「秒空」盛況,數萬張門票迅速售罄。值得關注的是,此次首創的「無憂改籤」服務正式落地,成為國內音樂劇票務服務的重要突破。當下,音樂劇市場票務靈活性不足的問題較為普遍。針對此痛點,團隊通過技術升級,實現了購票後指定時段內的免費改籤服務。這一創新舉措既保障了劇場上座率穩定,避免座位因退票空置,又大幅提升了觀眾購票自由度,讓觀眾購票更安心。隨著音樂劇《悲慘世界》《SIX》《英雄聯盟:雙城之戰》等重磅劇目接連落地上海,國際演藝資源的聚合效應持續凸顯。「經典與新銳共生、國際與本土交融」駐演生態正在上海逐步形成。這一生態的構建,為「亞洲演藝之都」的建設注入穩健動能。23年前,《悲慘世界》為中國推開了音樂劇的世界之窗;如今,這部傳奇的回歸,既是對中國文化市場成熟度的一次印證,更折射出從單純引入國際IP的「文化碼頭」,向具備創新整合能力、能與全球文化平等對話的「文化高地」的跨越。
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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