從布朗夫曼、法佐·賽依到劉曉禹，國際鋼琴名家將接力登臺東藝
2026-02-16 21:57 2,963次浏览李婷 8月11日零點起，上海博物館「金字塔之巔：古埃及文明大展」一周168小時不間斷開放。這一創舉引爆話題度和參觀熱情，不少人深夜前來看展，0時至6時的展廳依舊人頭攢動。截至目前，新加出的7個深夜場總計2.1萬個參觀名額全部售罄。 連續開放7天7夜，在全球博物館界是首次。此前，這個持續了13個月的現象級大展還催生出一連串世界紀錄。這一系列的「前所未有」，為何發生在中國、在上海、在上博？ 首先，得益於行業的高速發展。近10年來，我國博物館數量以平均每年200多家的速度持續增長；2024年，全國博物館接待觀眾14.9億人次，同比增加1億餘人次，文博熱呈逐年上升的趨勢。如今，大家越來越喜歡參觀文博場館，特別是一些親子家庭，帶著孩子逛博物館成為節假日標配。此次古埃及文明大展的火爆，正是中國博物館行業跨越式發展的一個縮影。 其次，得益於上海經濟的「噸位」和日益濃厚的文化消費氛圍。按照經合組織的分析，當一國一個區域一個城市人均GDP接近6000美元時，其文化消費的人數和文化消費力將呈幾何級增長。早在2012年，上海人均GDP已達1.42萬美元，2024年首次超過3萬美元。在上海，花錢看展是一件自然而然的事情，人們非常願意為高品質內容的展覽買單。上海多年來涵養的濃厚文化藝術消費氛圍，也為成功舉辦收費展覽創造了良好的市場環境。 人們常說：一個展驚豔了一座城。殊不知，能夠辦成全球最大規模、亞洲最高等級的古埃及文明大展，僅僅靠上博一家的努力是遠遠不夠的，是整座城託舉了這個展。辦展前期要經過多回合的談判，埃及最高文物委員會開出的高昂借展費也需要大量外匯去支付，為了展覽的順利引入，相關部門一路開綠燈，打破常規給予支持。 再次，得益於制度的保障。《上海市公共文化設施收費管理辦法》《關於上海市文化文物單位實施文化創意產品開發收入分配激勵的指導意見》等，為收費展提供了政策上的依據，也大大激發了滬上文博場館的主觀能動性，大家充分開動腦筋策劃活動、展覽，滿足人們多樣化的精神文化需求。據統計，上海現有170多家博物館和100多家美術館，為觀眾提供了多元的選擇。上海充沛的文化供給形成集聚效應，吸引全國乃至世界各地的遊客紛至沓來，由此帶來的同期效應也促進古埃及文明大展的長紅與「核裂變」。 最後，得感謝博物館人的敢闖敢拼，讓一個個奇思妙想得以最終落地。有別於以往同主題展覽多從歐美博物館借展、以西方視角進行敘事，此次展覽則是由中國的埃及學專家全程參與，「以我為主」自主策展，直接跟埃及本土商借文物，難度係數極大，僅籌備就花了426個日日夜夜，而395天的展期背後是超過1500名中埃同仁的默默付出。從談判桌上關於借展的艱難拉鋸，到薩卡拉沙漠55℃高溫下的文物點交；從木乃伊彩棺的「急診手術」，到應對「搬空埃及博物館」的輿論風暴；從全球獨創的「博物館奇『喵』夜」，到攜手「海陸空」打造的跨界新體驗……每一個高光時刻，都是文博人用專業與熱愛鑄就。 回過頭看，上博辦成這個展覽，也驗證了這家國家級博物館自身的實力：經過長期與國外同行的深度交流合作，建立了強大的全球資源配置能力；以「大博物館計劃」為抓手，鍛造了一支可靠的人才隊伍。這正映射出上海勇為尖兵，建設具有世界影響力的社會主義國際文化大都市的底氣所在。 我們有理由相信，在這座創意無限的人民城市，將會有更多令全球矚目的「奇蹟」發生。
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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