烏官員：烏願與俄在領導人層面直接對話
2026-01-11 10:04 8,615次浏览「談的談說的說，小城故事真不錯……」剛走進KTV的大廳，包廂裡就傳來鄧麗君《小城故事》熟悉的旋律。 昨天下午，杭州蘇寧生活廣場6樓的溫莎KTV被一群「大伯大媽」歌手承包了。 不少人的記憶裡，KTV承載過青春的快樂。但當你以為KTV要走進歷史的塵埃時，一股「新力量」靠近了它。 記者走訪杭州多家KTV發現，工作日，不少包廂被老年人佔據。 一次20元 暢唱6小時 「我們今天定了兩個大包，要唱到下午三點。」 中午12點，在溫莎KTV大廳裡，65歲的王阿姨穿著旗袍等歌友們會合。她和歌友們幾年前在老年舞蹈團認識，漸漸養成了去下午的KTV「團建」的習慣。 「我們年輕時哪有這種地方？唱歌是奢侈的。現在退休了，來這兒花不了幾個錢，熱鬧，還能鍛鍊身體。」王阿姨這兩個月來KTV的次數尤其多，「天太熱了，KTV有空調有飲料有茶點，很不錯。」 下午兩點，位於新天地購物中心的INLOVE KTV裡，琚阿姨的生日歌會正唱到高潮。她捏著麥克風和愛人合唱羅大佑的《愛的箴言》。 琚阿姨年輕時愛唱梅豔芳、陳慧嫻的歌。女兒特意訂了包廂，讓她又重溫了那段歲月。 走廊另一頭，董阿姨和王阿姨正研究點歌機。「我們團了599元的年卡，能唱30次，平均下來才20塊一次，一次六小時，可以從中午12點一直唱到傍晚六點，就算一周來兩回也划算的。」69歲的董阿姨戳著屏幕說，「這兒有空調設備又好，平均下來一首才兩元錢。」 談到最愛的歌曲，兩人異口同聲「老歌和戲劇」。 話音未落，《沙家浜》選段就飄了出來。 《東方紅》只有翻唱版？ KTV趕緊更新曲庫 「從去年開始，大伯大媽就成了主力軍。」新天地INLOVE KTV黃經理指著預訂表告訴記者，周一到周四的12點至18點，老年顧客能佔六七成，一天能訂走大約四十間包廂，兩百多人開嗓。 為了留住這些客人，KTV的曲庫緊跟著更新了不少經典老歌。 記者在前臺碰到一位阿姨正在較真：「《東方紅》怎麼只有翻唱版？」 工作人員趕緊記下：「這就反饋上去補原版，您下次來準能唱。」 「工作日下午的包廂常常被老年人訂滿。」溫莎KTV店員說，老年人多集中在上午十點到下午四點這個時段，過去被視為「空白」的白天檔，被這群銀髮歌友激活。 「老年人存在強烈的精神愉悅需求，比如社交需求、懷舊需求、發揮所長的需求等，而KTV正好滿足了這些需求。」浙江大學管理學院教授、老齡化與養老產業研究中心主任邢以群認為，KTV場景下，老年人呼朋喚友進行互動，通過唱老歌等方式回味過去，這與最近興起的「百元一日聚」是一個道理。 本報見習記者 呂惟伊 記者 金檬 實習生 錢時佳
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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