我國自主研製6000米級深海無人遙控潛水器 「海琴」號在南海完成首次深海試驗
2026-01-04 19:30 3,483次浏览熊月之、孫甘露、田崇雪、毛尖、徐滬生、李仲謀等六位文學、文化、歷史和文博等領域嘉賓，以「語言·情感·時代·文明·視野」為主題，分別進行深度對談和主題演講，通過跨學科碰撞交流，探討閱讀與未來的無限可能。8月13日，第二屆「書香上海·東方閱讀盛典」在上海展覽中心友誼會堂舉辦。本屆「書香上海·東方閱讀盛典」與上海書展暨「書香中國」上海周深度融合，在傳承「書香中國」文化內涵的同時，進一步擴大全民閱讀的覆蓋面和影響力。東方出版中心黨委書記、執行董事陳義望介紹，近年來，東方出版中心奮力打造中國出版京外出版重鎮，成立「東方讀書會」跨學科公益閱讀平臺，建設「中版書房」東方閱讀文化會客廳，培育「東方閱讀盛典」品牌公益閱讀活動，今年攜手上海書展辦公室和中共長寧區委宣傳部，共同開啟第二屆「東方閱讀盛典」，並首次開設分會場，以「AI引領文明生活」為主題，邀請葛劍雄、梁永安、王藝璇探討人工智慧如何重塑我們的生活方式、情感關係與文明形態。在深度對談和主題演講環節，孫甘露和毛尖圍繞「反思我們所擁有的一切，想像我們未曾擁有的：寫作和上海」展開深度交流。兩位嘉賓以上海和寫作為關鍵詞，結合自身經驗和創作歷程，討論了上海的個性、人生的經驗、生活的趣事和寫作的感悟。他們不約而同地認為，魔都上海、包羅萬象、變化萬千，既是作者的「偶像」，也是作者的「世界」；寫作之路，鋪滿了歡樂，也灑滿了煩惱。田崇雪和徐滬生針對「面對當下信息泛濫的環境，我們需要如何閱讀」的話題，分別從傳統文化研究者和新媒體實踐者的視角，闡述各自對碎片化閱讀、新媒體平臺、知識付費、表達狂歡等議題的觀點。他們認為，雖然當下環境對閱讀造成新的挑戰，但是新環境也給文化的傳承和創新帶來新的機遇。無論媒介如何變化，技術如何變革，閱讀的選擇最終取決於讀者自身的主體性。熊月之以《在文物、藝術與歷史的交融中citywalk——談上海六千年》為題，分享從事上海歷史研究和知識分享的心得。漫步上海六千年文明之路，既是對這座城市精神品格的深度解碼，也是對學科壁壘的一次跨越性突破。李仲謀在題為《手機時代的博物館參觀》的演講中指出，隨著智慧型手機的普及，人們的生活方式已然發生深刻變革。與此同時，博物館熱正在悄然興起。手機時代既是博物館人面臨的重大挑戰，也是博物館人創新的重要機遇。他建議，在博物館參觀過程中少用手機，多用眼睛和心靈去觀察、感受和思考。活動過程中舉辦了「2025上海書展東方悅讀· Metro大都會城市文化地標徵集活動」啟動儀式，該活動依託上海地鐵日均千萬客流、覆蓋全市500餘站點的網絡優勢，面向全社會徵集地鐵站點周邊蘊含紅色文化、海派文化、江南文化特色的城市地標。東方出版中心還向長寧區圖書館、新華街道圖書館、仙霞新村街道新時代文明實踐中心、新涇鎮圖書館、天山中醫醫院名中醫書房、浦發銀行浦隅書屋閱空間、上海薈聚閱空間等7家單位捐贈了價值20萬元的圖書。
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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