丁薛祥會見亞洲開發銀行執行董事訪問團
2025-10-31 00:53 7,195次浏览山東曲阜8月8日電(李明芮)中韓儒家經典研究論壇(2025)8月8日在山東曲阜召開，來自釜山大學、首爾大學、尼山世界儒學中心、山東大學等高校和科研院所的專家學者，圍繞《論語》傳承與教育價值，探討經典文本的現代詮釋，深化中韓學界對儒家經典的創新性詮釋，推動東亞文明交流互鑑。 8月8日，中韓儒家經典研究論壇(2025)在山東曲阜召開。李明芮 攝 孔子研究院院長、研究員孔德立主持開幕式時指出，以《論語》為代表的儒家經典，不僅塑造了中華文明的精神氣質，更對整個東亞文化圈產生了深遠而持久的歷史影響。中韓兩國一衣帶水，共享儒家文化的精神血脈，要在歷史脈絡中，探尋經典文本對中韓兩國的歷史和現代意義。 尼山世界儒學中心(中國孔子基金會秘書處)副主任、孔子研究院黨委書記朱瑞顯在致辭時表示，本次論壇聚焦《論語》等經典，不僅是文本解讀的學術對話，更是文明基因的深度解碼。「期待中韓學者能從『仁學』體系出發，探討東亞倫理與全球治理的融合路徑；能以『禮治』思想為鏡，反思現代社會的秩序重構；能借『中庸』智慧，尋求科技發展與人文關懷的有機平衡。」 山東大學儒學高等研究院特聘教授楊朝明以《<為政>居次：儒家治道中「方向」的實踐智慧》為題進行演講，剖析了《論語》的結構深意，指出緊隨《學而》篇之後的《為政》篇，蘊含著儒家思想從個人修養通向社會治理的核心智慧。他認為，方向的正確性是人生與治理的首要前提。「在當代社會，重新認識並汲取這份關於『正方向』的古老智慧，對個人、社會以及國家的發展，具有啟示意義。」 韓國釜山大學漢文系教授、韓國經學學會長金承龍在演講中系統梳理了19世紀至20世紀《論語》核心概念「君子」在16種英譯本中的翻譯演變史。他指出，《論語》作為西方譯介最廣的東方經典之一，「君子」一詞在其107處原文中承載著多重內涵，然而英語中並無完全對應的詞彙，譯者需在西方語境中「重塑」這一概念。他呼籲平等審視各方譯本，拒絕單一權威解讀，以此實現真正的跨文化溝通。 山東大學講席教授、《文史哲》主編杜澤遜線上指出，周朝時，分封在朝鮮的商朝箕子過殷墟時，所作的《麥秀歌》對文學產生了重要影響。中國唐代劉禹錫、北宋王安石、南宋陳宗傅等人的詩歌皆用典「麥秀」，形成了一定的文學傳統。朝鮮徐居正、周世鵬等人的詩作中也用典「麥秀」。他認為，通過檢索閱讀中、朝詩人對「麥秀」「黍離」的用典，可窺知中國與朝鮮在文化上有著極為密切的聯繫。 聊城大學政治與公共管理學院教授唐明貴以《李縡<論語講說>的詮釋特色》為題作演講，指出李縡《論語講說》的最大特色就是將《大學》「八條目」框架系統引入《論語》解讀，打破傳統按篇章或名物分類的慣例，為儒學實踐提供清晰路徑。 韓國首爾大學中文系教授李康齊主張從「現代社會」「領導者」「重讀」三個關鍵詞切入《論語》。他認為《論語》研究與教育的核心價值應聚焦「領導力培養」。孔子思想中的「和而不同」「修己治人」等理念就為現代社會的分裂危機與領導困境提供了關鍵解決路徑。 當天，與會專家學者還圍繞《論語》文本流傳、《論語》教育理念對構建人類命運共同體的價值啟示等進行分論壇研討。 本次活動由孔子研究院、韓國經學學會主辦。(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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