焦點訪談丨白羊絨走出去 新遊客走進來 援藏碩果滿高原
2025-12-28 07:38 8,384次浏览北京8月10日電 題：不具名的助學金 作者 曾玥 葉子 不公開獲獎名單、不出具獲獎證書、不對受助者進行個人宣傳，一項擁有「三不」原則的「陳傳才助學金」，始於中國人民大學一對已故伉儷的遺願。 中國人民大學原中文系主任陳傳才與新聞學院副教授嶽同於1957年在人大相遇相識，後結為連理，自1978年起在校任教。二人一生無兒無女，晚年決定變賣房產，將賣房所得和畢生積蓄共360萬元悉數捐贈給中國人民大學文學院，用以資助貧困學生。 1999年陳傳才(右)、嶽同合照，攝於中國人民大學校園一角。(中國人民大學供圖) 陳傳才曾與癌症鬥爭十年。其好友、北京師範大學文學院教授趙勇在紀念文章中回憶，患病後的陳老，處之泰然，淡定如常。2018年，陳傳才逝世。嶽同說：「在醫院時我與陳老師就商量好了，等我走了，就把房子賣出的錢作為助學基金，資助貧困學生。」 後來在病榻上，嶽同仍反覆叮囑「要把錢用好，用到真正需要的孩子身上」。2024年，嶽同離世，留下遺願，喪事從簡。 為實現陳傳才、嶽同二人生前心願，陳傳才的學生們自發組織落實捐贈事宜，成立「陳傳才學生扶貧基金」，並特別設立「陳傳才助學金」，每年資助20名家庭經濟困難的全日制在校本科生開展學術交流、社會實踐等。據計算，這筆捐贈能持續發放48年，惠及近千名學子。 陳傳才的學生、中國人民大學文學院教授陳陽是參與落實捐贈事宜的一員。他向記者回憶，當得知陳傳才和嶽同的心願時，學生們都深受感動。儘管推進過程中遇到一些困難，但大家合力克服，最終不負恩師囑託。 2019年，嶽同(右一)向來家看望的志願者展示收藏的剪紙、中國畫作品。(中國人民大學供圖) 時至今日，陳陽仍對陳傳才、嶽同為人和治學的細節歷歷在目。 陳傳才在主管全系研究生教學培養工作時，開列了120部書目，要求學生三年內必須精讀40本學術專著。他堅持「嚴進嚴出」，要求文藝學學生必須要有「藝術感受力」「理論分析力」和「寫作基本功」。 1993年以後，陳傳才辭去中文系系主任的職務，專心從事學術研究和培養碩、博研究生的工作。他曾先後出版學術專著(教材)12部，主編大型類書和叢書兩套12本，並在重要報刊雜誌發表論文96篇。 「陳傳才先生對傳統理論有深厚的學養，但他從不固守成見，畫地為牢。」中國人民大學文學院教授金元浦如此評價。 中西文化之辨、中西文論傳統的繼承與創新問題曾一度困擾中文系學科建設和發展。陳傳才一直密切關注國內外理論發展的新動向，批判看待、合理吸收新觀念，並與自身體系融會貫通。他主張在馬克思主義哲學世界觀、方法論的指導下，「不斷地從人類文明的新創造(包括各種不同的理論、思路、方法)中獲得豐富和發展自身的思想資源和實踐經驗」。 陳老將其一生奉獻給了文藝理論教學和研究事業，嶽同則在新聞學領域深耕不輟，傳道授業解惑。 在中國人民大學新聞學院任教期間，嶽同主要講授新聞採訪、新聞寫作等專業課程。課堂上，她時常結合自身從事新聞寫作的實踐經驗剖析採寫方法，切中肯綮。 「只要新聞的政治意識、經濟意識和文化意識是來自廣闊、複雜、多變的時代變革的實踐，那就不管是從正面報導入手還是從批評反面和消極現象出發，抑或是進行歷史深度的開掘還是加以橫向的比較剖析，都必定能從不同角度和層次上觸動社會的神經，產生『一枝一葉總關情』的情感效應。」嶽同在其編撰的教材《新聞寫作論》中寫道。 陳傳才(右)、嶽同夫婦合照。(中國人民大學供圖) 在學術上潛心問道，在生活中抱樸守真，是許多學生對陳傳才、嶽同夫婦的共同印象。如果說杏壇耕耘數十載有如春風化雨，那麼以二人遺願設立的「不具名的助學金」，則延續著這份潤物無聲的關懷。 今年6月，「陳傳才助學金」完成首次評審與發放。一位受助學生匿名寫下感言：「這份低調而深沉的大愛，激勵著我在困境中堅守，在平凡中進步。往後的學習和生活中，我將延續您所傳承的意志，以謙遜與執著，守護文學的信念，用日益豐盈的所學，回報這份跨越時空的託付。」(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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