國家疾控局解讀《傳染病疫情預警管理辦法》
2025-12-11 21:07 3,625次浏览第一次聽到「粵語演戲特別有韻味」，中國香港男演員謝君豪是在2016年《南海十三郎》的上海演出結束後。彼時，是他第一次在香港之外的地方演出。聽到觀眾的評價，謝君豪心裡一驚，「平時說習慣了粵語不自覺，沒想到上海觀眾向我道破了這件事。」因為新戲《天色》，謝君豪來到上海，他將和王菀之一起用粵語「飆戲」，完成這部超大臺詞量的作品。「語言表演不僅是標準的發音，舞臺創作追求原始的感覺，方言便屬於其中。」上海觀眾對《天色》這部作品並不陌生，上海話劇藝術中心曾以《天窗》之名搬演過這部英國劇作家大衛·海爾的代表作，通過NTLive也能看到該作的英語原版。「臺詞對《天色》至關重要。」即使「身經百戰」，謝君豪面對「演藝生涯臺詞量最大的戲」也無法全然淡定。但他依舊充滿信心，「普通話、粵語、英語，三種語言、三種感覺。通過語言，觀眾看到的是不同的地方文化。」謝君豪對方言創作情有獨鍾，他看電視劇《繁花》，首選便是滬語版。「演員們一說起滬語，就突然生動了起來，成為了亮點。」謝君豪用「綿、軟」來形容滬語的聽感，「特別好聽，每一種方言如果說得好，都會像唱歌一樣，說到觀眾心裡去。」《天色》此次上演是第三次復排，謝君豪從最初「念完一大段臺詞都來不及理解」到逐步向「每個人都是一座孤島」的劇作核心靠攏。「每一場、每一輪，我們都離這個劇近一些，自己又成長一些。」他對記者說，「不像拍電影，演完一遍就結束了。」對於表演，謝君豪喜歡琢磨。今年年初，香港話劇團《天下第一樓》最後一站演出結束後，他在社交媒體分享感受，寫道——意見無論褒貶，都讓我們更深入去反省自己。然後更加堅定自己的風格，堅持走屬於自己的路。謝君豪特別對記者強調，他指的「風格」並非是他本人或是香港話劇團的演出特點，而是一種不斷打磨、不斷嘗試的創作態度。「第一次演北京人藝的經典《天下第一樓》，只能勉強演，因為沒有自己的東西在裡面。」他對記者說，「通過排練、演出、復排，找到和戲真正的聯結，你才發現這個角色屬於你。」漸漸地，越來越多觀眾看出了港話版《天下第一樓》的獨特味道，雖然沒有天子腳下的大格局，但卻蘊含更多小人物為生活奔波的悲情。在話劇和影視劇之間切換自如，謝君豪在觀眾心中是「演技派」的代表。如今，教學也是謝君豪工作的重要一部分。向年輕人授課，謝君豪首先鼓勵他們「關注自己」，沒有良好的自我感覺，無法站在臺上面對觀眾。「演員是以自我為中心的職業，我這場戲目的是什麼，行動是什麼，不可避免要思考這些問題。」但他也會及時提醒青年演員，不要落入「自大」的誤區，「表演並不是純粹展現自身的演技，也是為了與對方順暢地交流、配合。」「對手戲演員是你們的救命稻草。」謝君豪常和後輩這樣說。託起自己，再把自己放下，是他在一部部作品裡習得的寶貴經驗。
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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