寶安區兒童性安全教育師資培育項目開班
2026-02-08 00:01 8,463次浏览重慶8月9日電 題：大足石雕傳承人劉能風：坐得住「冷板凳」 雕刻時代風貌 記者 鍾旖 「要把『大足石雕』這條路走透，雖然還有很多挑戰，但它的前景是越來越寬廣的。」8月的重慶酷熱難耐，68歲的大足石雕國家級非遺代表性傳承人劉能風並未休息，而是一頭扎進工作室內，在琢磨技藝、構思新作的同時，為即將到來的文化交流活動準備展品。 大足石雕與世界文化遺產——大足石刻相伴而生，其製作歷史可追溯至初唐。作為頗具巴渝特色的純手工雕刻工藝美術品，大足石雕主要以重慶本土出產的砂石、青石，以及貴州、四川等地出產的紫袍玉、漢白玉為材質，雕刻內容以佛像、觀音、羅漢為主。 2021年，大足石雕成為中國第五批國家級非物質文化遺產代表性項目。與錘、鏨相伴40餘載，劉能風於2025年3月入選第六批國家級非物質文化遺產代表性傳承人名單。 8月7日，劉能風(右)指導徒弟創作。 記者 何蓬磊 攝 「這是一個很好的時代，重視技能人才、倡導工匠精神。」回首從藝路，劉能風的經歷充滿傳奇色彩。1980年以前，他還是一個靠殺豬賣肉謀生的農家子弟。隨著改革開放，大足石刻成為蜚聲中外的景點，大足不少手藝人取材本地石料雕刻一些簡單的紀念品出售。可觀的收入讓劉能風躍躍欲試。「我家就住在大足石刻旁邊。每一龕石刻的位置、每一尊造像的特徵，都深深印在我腦海裡。」 為快速掌握石雕技藝，劉能風四處拜師，甚至住進潮溼的巖洞，對著石刻造像模仿。1985年，劉能風被推薦至四川美術學院雕塑工廠系統學習。7年時間裡，劉能風幾乎天天泡在廠房苦練，手藝日漸精湛，形成了觀音像作品「肥不顯肉，瘦不顯骨」、面部圓潤細嫩「有彈性」的獨特風格。 1991年，劉能風受邀回鄉創辦重慶市大足區石刻藝術品有限公司，開啟面向市場的技能傳承之路。「要想學好一門手藝，除了熱愛，還要靜下心來、坐得住冷板凳。」劉能風介紹，30多年來，他手把手地傳徒授藝，已有300多名親傳弟子。在「傳幫帶」發展模式下，徒弟又帶動成千上萬的人從事石雕工作。如今，「大足雕客」的身影遍布海內外。 8月7日，劉能風雕刻大足石刻經典《牧牛圖》。 記者 何蓬磊 攝 「有政策的扶持，加上人才輩出，未來五六十年都不愁傳承問題。」劉能風表示，為讓老一輩「留得住」、新一代「願意來」，在政府的努力下，大足石雕從業人員已被納入國家工程師職稱序列。重慶市有關部門還幫助他成立了「技能專家工作室」、在職教中心專門設置「大師班」，按「現代學徒制」模式教學，為大足石雕不斷注入新鮮血液。 解決了傳承問題，劉能風將更多精力轉向精品創作。一組歷時3年雕琢的《牧牛圖》是他的最新代表作。「它的靈感源於大足石刻裡的經典造像，以十比一的比例雕刻。」劉能風介紹，為捕捉牛的真實神韻，他特意在工作室裡養了一頭水牛，邊觀察邊雕刻，力求作品惟妙惟肖。 劉能風也未懈怠學習。近年來，他與徒弟帶著新研發的石雕文創奔赴各大展會，關注行業動態、觀摩他人所長，「今年6月，我有18天在外考察，還帶著作品去新加坡參展」。 「石雕作品可以記錄時代和歷史，猶如我們生命的延續。」劉能風說，以古人留下的大足石刻為榜樣，他夢想創作出當代版的大足石刻，用雕刻記錄時代風貌，為後人留下更豐富的文化遺產。(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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