專家學者在滬聚焦「新質生產力與公共管理創新」
2025-10-22 19:45 3,783次浏览北京8月9日電(吳侃 陳嘉瑤)溫柔動人的聲線、悠揚婉轉的旋律、清新甜美的外形......在日前舉行的2025年「文化中國·水立方杯」中文歌曲大賽總決賽上，13歲的馬來西亞華裔女孩林沛琁憑藉一首《逆光》得到海外賽區少年組的第一名。近日，林沛琁接受記者採訪，講述奪冠背後的故事。 馬來西亞華裔女孩林沛琁在8月8日舉行的2025年「文化中國·水立方杯」中文歌曲大賽頒獎晚會上表演。(受訪者供圖) 「我的父母特別愛聽中文歌，家裡總是迴蕩著中文歌的旋律，聽著聽著我也喜歡上了中文歌。」林沛琁說，雖然她從小在華文學校學習中文，但唱中文歌時還是常常遇到不理解的歌詞，這時她會找老師幫忙翻譯，因為搞懂每一句歌詞才能更好地演繹。 她說：「我10歲時開始系統學習唱歌，會唱的中文歌越來越多，我的中文水平也越來越好。還記得第一次登臺唱中文歌時，我唱的是《謝謝儂》，當時我非常緊張，聲音都有些發抖。後來舞臺經驗越來越多，表演時也越來越放鬆和從容。」 「我是從音樂老師那裡了解到『水立方杯』比賽，決定把握機會報名參賽，希望能發掘自己的歌唱潛能。在備賽過程中，我回顧了往屆大賽的視頻學習經驗，在歌曲選擇上也花了不少心思。最終我在馬來西亞賽區取得不錯的成績，有機會來北京參加總決賽。」林沛琁說。 總決賽當天，林沛琁起了個大早開嗓練聲，反覆練習要表演的曲目。她說：「在等待比賽的過程中，心情還是難免緊張忐忑，因為害怕正式比賽時出現走音或氣息不足的問題。」 總決賽中，林沛琁是第13位出場。「也許我一直害怕有答案，也許愛靜靜在風裡打轉.......」她的歌聲一起，就將聽眾代入到歌曲所講述的故事裡，獲得了99.313分的高分，排名海外賽區少年組第一名。 「她的音樂線條很流暢，律動優美，真假音變換的處理精巧，聲音感染力強。」評委之一、中國音樂學院聲歌系副教授郭震這樣評價林沛琁的演唱。 林沛琁告訴記者，「聽到這個分數後我感到很驚喜，因為其他參賽者的實力也很強，完全沒想到自己會拿獎。我第一時間把這個好消息分享給了父母和老師，他們都為我感到開心。」 當被問及未來會不會從事音樂領域，林沛琁很堅定地回答「會」。她說：「我很熱愛音樂，也很熱愛舞臺，以後有機會的話也很想回到中國學習音樂。」(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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