成都8月13日電 題:針尖跳芭蕾 千年蜀繡添彩世運 作者 王利文 當運動員站上成都世運會領獎臺,胸前獎牌「竹光」綬帶上,蜀繡點綴的世運會標識在織錦間流轉。蜀繡,這門傳承千年的指尖技藝,正在世界舞臺寫下東方美學註腳。 8月10日晚,成都世運會期間,以色列蹦床運動員羅特姆·阿米海(Rotem Amihai)展示獎牌,該獎牌綬帶採用蜀繡工藝。王利文 攝 四川盆地溼潤氣候與岷江、沱江滋養沃土,使古蜀成為桑蠶重鎮,孕育「錦繡」雙絕:蜀錦以蠶絲織就彩色提花,蜀繡則施藝於錦緞等面料之上。作為「中國四大名繡」之一,蜀繡以針線細密、色彩典雅著稱,所繡大熊貓、錦鯉、九寨山水等栩栩如生,講究「針腳整齊,線片光亮,緊密柔和,車擰到家」。 「蜀繡針法有百餘種,甚至『一根線能劈成八十絲』。」在國家級非物質文化遺產蜀繡代表性傳承人孟德芝的工作室裡,《魚戲蓮葉圖》展現著針法巧思:錦鯉鱗片轉出明暗,蓮葉脈絡呈現出流動感。她從事繡藝40餘年,一些作品融合傳統針法與亂針,宛如攝影作品在綢緞上重現。 5月29日,第三屆「金針杯」中國刺繡技藝交流活動在四川成都郫都區舉行,現場蜀繡從業者展示刺繡技藝。(郫都區融媒體中心供圖) 正值世運會在蜀地舉辦,蜀繡「彩蛋」隨處可見。如開幕式上,引導牌以竹編為基,銀花絲勾芙蓉花型,蜀繡與漆藝共同「繪就」會徽及參賽國家和地區名稱;引導員旗袍以蜀繡繡出圖案,與下擺芙蓉花相映。 而在3釐米寬的成都世運會獎牌綬帶上繡微縮會徽,堪稱「針尖芭蕾」。領銜繡師魯莉團隊先將底料緊繃於繡架,確保繡面平整如砥。繡制時,繡娘的指尖得像「長了眼睛」,髮絲粗細的絲線在方寸之間遊走。為保證圖案邊緣平滑,她們特意用「藏針」技巧,起針從紋樣邊緣內穿出,收針藏於線跡之下。顏色過渡處更是考驗功夫,要計算好每一針摻入的顏色,嚴格控制在1-8針的範圍內換色,實現自然過渡。 以色列蹦床運動員羅特姆·阿米海(Rotem Amihai)接過獎牌時,聽志願者介紹這是中國蜀繡後,觸碰綬帶邊緣的指尖放慢了動作。「它的顏色柔和又透著力量,原來小小的絲線能創作這樣的藝術。」他輕晃獎牌感嘆,這一織物承載著中國手工藝人的心意,「它很柔軟,卻把不同國家的人連在了一起。」 2025年8月,成都市郫都區安靖街道蜀繡創意中心,展示的蜀繡創意產品。郭芯屹 攝 傳統技藝正融入新科技。蜀菁館繡工根據數字轉化的設計稿繡制大熊貓,設計耗時大幅縮短;其「步步生花」系列高跟鞋將蜀繡紋樣與現代鞋型結合,成為年輕人青睞的潮物。如今漫步成都街頭,蜀繡絲巾、車掛、冰箱貼、擺件等文創產品,成為各地運動員和遊客能帶回家的「巴蜀記憶」。 「2023年成都大運會時,我們繡有太陽神鳥紋樣的『大運青城山水絲巾』引發搶購熱潮。」成都世運會特許授權合作商、成都市靖繡緣蜀繡有限責任公司總經理賀靜介紹,從賽事禮品到日常物件,蜀繡產品正以高品質、親民價吸引大眾。 成都世運會獎牌總設計師吳福來則希望,國際友人觸摸到中國手工藝的溫度時,既能感受到賽事的榮譽,也能觸摸到中國文化的肌理。(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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