瀋陽警方通報車輛撞人事件：涉事司機被刑拘
2026-01-19 23:00 7,463次浏览雙版本《寶島一村》巡演之旅再次啟航。上演17年的經典版《寶島一村》，8月22日、23日在北京世紀劇院迎來第350場演出，王偉忠特別出演「說書人」。已上演116場的專屬版《寶島一村》，9月、10月登陸合肥與西安。西安是主演文章的家鄉，帶戲回家對他來說有著特別的意義。15年前《寶島一村》北京首演，正是在北京世紀劇院文章在《寶島一村》專屬版《寶島一村》的誕生，離不開賴聲川與王偉忠。王偉忠是眷村長大的孩子，因擔憂眷村記憶隨拆遷消散，於是他找到了賴聲川，希望能夠做一個關於眷村的舞臺劇，把記憶中的兒時生活搬到戲劇舞臺上，讓更多的人了解眷村、了解那段記憶。王偉忠用一句話打動了賴聲川——「電視都是速食，只有話劇才是永恆的。」賴聲川把自己從王偉忠那兒聽說的和親歷的25個家庭、上百個故事，濃縮成了三代住民、四個家庭的生活片段。2008年，《寶島一村》和觀眾見面。2010年，《寶島一村》開啟大陸巡演，北京首演地正是北京世紀劇院。《寶島一村》最初「建村」時，眾多眷村子弟主動加入，紛紛嚮導演賴聲川自薦：「我們都是眷村子弟，一定要來！一切事情都排開，一定來！」屈中恆和那維勳便是其中的兩位。飾演「老趙」的屈中恆，將自己的父親作為觀察、參照的對象。「我爸爸的很多性格其實和『老趙』一樣，熱心、願意幫助鄰居，比如他掃地的時候，把自家院子掃完，還要幫鄰居門前也掃一掃。『老趙』身上的許多東西我都會去觀察我爸，跟他聊天。」因著出演《寶島一村》的契機，屈中恆有機會重新認識一次自己的父親。而今，屈中恆也是四個女兒的父親，這一次更是帶著女兒開啟《寶島一村》的巡演。《寶島一村》經典版那維勳則是從眷村二代的「大牛」演到了一代的「李子康」，代際的變換也是一次成長。在劇中，他演繹的情節與父輩的經歷相似。那維勳的父親七歲時與奶奶和叔伯們一起輾轉來到中國臺灣，但奶奶在遷徙的中途就過世了，父親四兄弟也走散了。顛沛流離的生活，卻也有意想不到的巧合，四兄弟在因緣際會之下，慢慢地重逢了。然而自從父親七歲去臺灣，便沒有再回過大陸，直到2007年左右才回到老家。那維勳說：「2016年我父親去世，所以在此之後的每一場《寶島一村》，我都覺得是演給天上的爸爸看的。」他將舞臺上屈中恆最後的讀信片段，當作是父親在對自己說話。《寶島一村》專屬版2020年，在上劇場成立五周年之際，賴聲川和丁乃竺決定由上劇團的演員們傳承出演專屬版《寶島一村》。演員司雯感慨，「從一開始的不熟悉到如今成為有愛的一家人，每一位老師都在跟我們說，你們真的特別棒、特別好，不斷給我們打氣、給我們信心，特別感動。」2023年起，《寶島一村》專屬版開啟全國巡演。演員文章加入劇組，從「周寧」到「老趙」，他在探索不同的演繹風格。「賴老師的戲裡沒有簡單的角色。」
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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