校園「寶藏」，如何走向社會擁抱大眾
2025-10-24 08:49 4,458次浏览江河奔湧潤沃土，海浪滔滔接長天。天津地處海河下遊，是海河水系的重要節點，同時擁有153公里海岸線。歷史上，海河是漕運樞紐，連接南北經濟；近代以來，天津港成為北方重要港口，融合了大河航運與海洋貿易的雙重優勢，形成了獨特的河海文化。從「因河而城」的千年積澱到「向海而興」的時代跨越，天津在河海激蕩中書寫的文明共生故事，正為世界提供著人與自然和諧共生的中國範本。城市更新的密碼，藏在河海交匯的文化肌理裡。天津的更新從不是簡單的空間再造，而是以河海文化為觸媒，讓歷史記憶在當代煥發生機。漫步五大道，老洋樓褪去殖民印記，化作講述城市變遷的文化展館；走進棉三創意園，鏽跡斑斑的工具機與先鋒藝術裝置相映成趣，工業文明的年輪在河海風韻中愈發清晰。這種「以舊煥新」的智慧，在非遺傳承中更顯生動：楊柳青年畫藝人將運河風情融入絲巾設計，讓傳統技藝走進現代生活；相聲演員帶著「津味幽默」走進社區，用笑聲化解鄰裡矛盾。正如河海從不拒絕細流，天津用開放包容的文化態度，讓歷史與當下在城市街巷中自然交融。現代化的進程，從來不是與傳統的割裂，而是在河海智慧中找到守正創新的坐標。依託渤海灣區位優勢，天津建設世界一流港口時，同步推進臨港產業綠色轉型，讓海洋經濟成為高質量發展的綠色引擎；治理海河時，既實施河道清淤、溼地修復的生態工程，又保留漕運碼頭、古渡口等文化遺存，讓母親河既見清水綠岸，又存歷史記憶。這種發展邏輯裡，藏著河海文化的辯證哲學——「向海」不是對自然的徵服，而是借勢而為的智慧；「護河」不是對發展的束縛，而是在尊重自然規律基礎上的協同並進，有度而為的擔當。當海河兩岸老廠房升起數字經濟星火，當航母主題公園用AR技術重現甲板風雲，傳統與現代在河海之間實現了最美的相遇。河海交匯的特質，更塑造了天津兼容並蓄的文化品格。這裡既有運河文化的包容敦厚，又有海洋文明的開拓進取，兩種氣質在紅色文化中尤為鮮明。周恩來鄧穎超紀念館內，一件打滿補丁的睡衣訴說著革命者的樸素初心；平津戰役紀念館的VR戰場裡，年輕觀眾能沉浸式感受「天津方式」的攻堅豪情。傳統與現代的碰撞同樣精彩：相聲茶館裡，老藝術家的即興段子藏著民生溫度；濱海版畫工作室中，漁民畫家以丙烯顏料重現溼地候鳥遷徙的壯闊圖景。更動人的是文化傳承的創新實踐：西青區將精武武術編進校園課間操，讓尚武精神滋養少年成長；武清區用非遺剪紙演繹社會主義核心價值觀，讓傳統技藝成為文明傳播的載體。這種「活態傳承」不僅守護了文化根脈，更讓傳統價值在當代語境中煥發新生。從「河」到「海」的跨越，本質上是中國文明處理人與自然關係的生動實踐。天津的故事告訴世界，城市的生命力在於既能紮根腳下土地，又能擁抱星辰大海；文明的韌性在於既能守護歷史文脈，又能創造未來圖景。這條從「河」到「海」的道路，或許正是中國在城市化進程中貢獻給世界的獨特智慧——它不追求千城一面的摩天大樓，而是讓每座城市都能在傳統與現代的對話中，找到屬於自己的生命律動，讓文明的長河奔湧不息，讓發展的海洋碧波萬頃。
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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