德國漢堡港一倉庫起火爆炸致多人受傷
2026-01-24 12:27 1,298次浏览黃山8月13日電 (韓蘇原景彥榮)「這魚，聞著臭，吃著可真香！」13日，在黃山學院，一堂徽菜製作課熱鬧非凡。參加「徽風探源——2025華裔大學生中國文化體驗營」的32位來自美國、英國、菲律賓等12個國家的華裔大學生，正跟著烹飪名師，探尋臭鱖魚的製作奧秘。 8月13日，在黃山學院，幾位華裔大學生將親手烹製的臭鱖魚端到老師面前品嘗。韓蘇原 攝 在安徽研學之旅中，這道獨特徽菜成為他們解鎖徽文化大門的「神奇鑰匙」。徽菜作為中國八大菜系之一，以「重油、重色、重火功」聞名，臭鱖魚更是其中極具代表性的菜品。 製作現場，同學們躍躍欲試，從精細改刀開始，每一刀都小心翼翼，力求均勻。接著，將醃製好的臭鱖魚放入鍋中，隨著油溫升高，魚肉逐漸變得金黃，獨特香氣瀰漫開來。來自巴基斯坦的廖潔婷一邊翻動著鍋裡的魚，一邊興奮地說：「以前只在書本上看到過徽菜，沒想到自己能親手做臭鱖魚，太有意思了！」 當一盤盤熱氣騰騰的臭鱖魚端上桌，大家迫不及待地品嘗，鮮嫩的魚肉入口即化，味蕾的奇妙體驗讓他們對徽菜文化有了更深刻的認識。 「這條魚將成為我最難忘的研學記憶。」西班牙華裔學生盧佳源說。如果說臭鱖魚是舌尖上的徽文化，那麼在宏村的魚燈製作則是一場視覺與手工技藝的傳承。 在「中國畫裡鄉村」宏村，魚燈製作課則展現了徽州民俗的靈動之美。盧佳源全神貫注地進行魚燈彩繪：「每一片魚鱗都要勾勒出漸變效果，這比我想像中難得多。」指導老師介紹，這種起源於明代的傳統魚燈，承載著"年年有餘"的美好寓意。 8月11日，華裔大學生在宏村研學基地體驗製作魚燈。韓蘇原 攝 活動期間，學員們還參訪安徽創新館、體驗宣紙製作等。來自葡萄牙華裔學生田雅各在閉營儀式上表示：「這次的安徽之旅，對我來說是一段難忘的文化探索與科技發現之旅。黃山雲海的壯美、徽派建築的精緻、安徽人民的熱情好客，都讓我深深著迷，讓我對中國的認識更加立體而深刻。」 「我們會成為傳播安徽文化的『小魚燈』。」田雅各的結束語引來陣陣掌聲。(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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