山東22家博物館聯合助力文物保護「融入日常」

2025-11-14 09:24 1,542次浏览

  崇左8月7日電(王斐 趙天鈺)夏去秋來,又一批新兵結束新訓生活,整裝奔赴新戰位。近日,武警廣西總隊崇左支隊為下隊新兵精心推出暖「新」套餐,助力新戰友融入新環境、適應新崗位,跨越成長「分水嶺」。 圖為新兵參觀中隊榮譽室。譚李光 攝   「歡迎新戰友到家!」新兵們還未踏入營門,鑼鼓聲、鞭炮聲和老兵們的歡呼聲便遠遠傳來。鞭炮鑼鼓開道、老兵幫拿行李、參觀營區環境……各中隊都著重安排了熱情濃烈的歡迎儀式,著力給新兵們營造一個「回家」的氛圍。   「龍州起義是由鄧小平、李明瑞等革命先烈領導的武裝起義,起義宣布成立中國紅軍第八軍,創建了左江革命根據地」「咱們憑祥中隊駐紮在『祖國南大門』,雖然距離首都2589公裡,但中隊官兵以忠誠奉獻贏得了連續20年先進的榮譽」。下隊當日,各中隊紛紛組織新兵們走進駐地紅色場館及中隊榮譽室,沉浸式接受革命傳統教育。聽著引導員的細心解說,新兵們不時駐足觀看革命文物,交流憧憬著未來的軍旅人生,在傳承紅色基因中強化紮根邊疆、堅守崗位的思想自覺、行動自覺。 圖為老兵指導規範內務。趙天鈺 攝   參觀結束後,新兵們在值班員的帶領下依次走進哨位,這個即將日夜堅守和戰鬥的地方。看著哨兵楊益城聚精會神地盯著監區的每一個角落,不曾有絲毫的懈怠,新兵們對於即將擔負的職責任務也有了更深地了解。   走進該支隊的基層營區,隨處可見老兵幫帶新兵的畫面。「這個練習主要依靠背闊肌和肱二頭肌發力……」訓練場上,有著「器械小王子」之稱的老兵陳華鑫正為新兵講解單槓一練習的動作要領;「毛巾被的疊法與棉被不同,稜角處要壓平壓實找直角……」寢室內,班長向志坤在手把手教新兵整理內務。老兵們循循善誘、言傳身教的幫帶方式,讓新兵們倍感溫暖。 圖為新老兵共同參與文體活動。趙天鈺 攝   「沒想到炊事班專門為我們做了家鄉菜」「看不出班長的棋藝也這麼高超」……有溫度有口感的加餐會餐讓新兵暖胃又暖心,豐富多彩的娛樂活動充分緩解了新兵下隊後的焦慮情緒。一件件具體的暖心事,讓新同志們深切感受到「家」的溫暖。   「很感謝單位對我們新同志的照顧和幫帶,我會傳承發揚好革命精神,在新的軍旅徵程中書寫屬於自己的輝煌。」新兵餘柯言說道。(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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