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2026-02-08 23:26 2,861次浏览八月的上海楓涇，樂高積木的顆粒聲與古鎮的櫓聲即將交織成曲。距離第七屆中國AFOL節暨樂高®玩家作品交流展開幕僅剩3天，這座擁有千年歷史文化底蘊的江南水鄉正以熱情的姿態，向全球樂高愛好者發出盛情邀約——2025年8月9日至10日，一起相聚楓涇，共赴一場跨越年齡與國界的創意盛宴！作為亞洲第二個獲得樂高集團認證的玩家展會，本屆活動在上海市金山區文旅局及楓涇鎮人民政府的指導下，由中國AFOL節組委會與上海楓涇古鎮旅遊發展有限公司共同主辦。活動以「交流、分享、推廣樂高粉絲文化與創新」為核心宗旨，致力於搭建亞洲樂高愛好者的深度交流平臺，打造世界認知中國樂高文化的特色窗口。開幕當日，來自中國樂客、樂樂鎮的故事、樂構英雄會、粵樂匯、Kacha咔嚓攝影、福樂方塊、豫樂家（排名不分先後）七個樂高®認證成年玩家線下與線上社區將帶來500餘件樂高作品，堪稱歷年之最。這些作品包括MOC設計、攝影作品、收藏品專區等，涵蓋大型沙盤、機甲雕塑、建築藝術等全品類。 每一屆AFOL節都以獨特的主題與形式，成為樂高愛好者心中的「年度必赴之約」。比如，2024年福州站，在樂高收藏展示區就展出70餘件1935至1978年間的古董樂高，這些承載著樂高集團近半個世紀創新基因的展品，堪稱系統呈現樂高歷史脈絡的珍藏展。今年，這類展品的數量也達到了100餘件。為期兩天的活動，除靜態展覽外，樂高機器人格鬥賽、限時MOC創作賽等競技項目也將進一步點燃現場激情，5場專業分享會則特別邀請了樂高集團相關聯團隊與知名AFOL揭秘創作心法，從靈感捕捉到結構力學，全方位解鎖樂高藝術的奧秘，讓更多樂高迷可以加入AFOL節大家庭。「AFOL節的核心價值在於為全球樂高玩家搭建了一個面對面交流的線下平臺。」中國AFOL節組委會相關負責人蔣晟暉表示，現場通過比賽、競技和分享會等形式，既滿足了核心玩家深度切磋的需求，也為普通遊客提供了專屬的互動體驗機會。據悉，本屆中國AFOL節不僅是一場玩家作品的狂歡，更是一個跨代際、跨文化的創意交流平臺。自上海樂高樂園落地以來，楓涇已陸續舉辦了「美麗中國全民健身跑」、「顧水如」杯上海市青少年圍棋升段賽等特色活動，為楓涇區域文旅產業帶來了更為豐富多元的發展路徑和增長模式。 值得一提的是，即將舉辦的中國AFOL節，觀眾可在觀展前後無縫銜接上海樂高樂園度假區遊玩，體驗「展遊聯動」的微度假模式，感受一座古鎮通過文化賦能煥發出的活力。「前期，我們成立了『楓涇旅遊聯盟』，全面整合吃、住、行、遊、購、娛等旅遊要素。此次活動的舉辦，希望將活動流量轉化為實際經濟增量，帶動餐飲、住宿、文創等產業鏈協同發展，進而有效推動『文旅商體展農』融合發展。」上海楓涇古鎮旅遊發展有限公司總經理沈軍表示，期待全球樂高玩家、設計師和品牌方集聚於此，深度領略楓涇作為中國歷史文化名鎮的獨特風光。
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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