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111更新时间： 2025-07-18 15:50:55

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　　佛山4月30日电 (郭军陈颖)4月30日，由广铁集团站房建设指挥部建设、中铁城建集团承建的广湛高铁佛山站主站房施工现场再传捷报，主站房高架候车层9#楼板混凝土成功浇筑，至此主站房高架候车层楼板全部浇筑完成，为接下来站房具备正线铺轨条件，线路实现总体开通要求打下坚实基础，工程建设按下了“快进键”。

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　　近日，菏泽市鄄城县古泉街道乐园社区举办了“劳动礼赞幸福乐园——2025年我在新时代文明实践站过五一”文艺汇演活动。据了解，古泉街道近年来组建文艺骨干队伍，成立民间艺术团，吸纳300余名志愿者，组建30余支团队，形成“自我造血”机制，通过“送文艺进社区”等活动丰富民众“精神文化食粮”。

　　为增强外贸企业出口拓内销工作的连续性、时效性，今年5月至12月，山东还将常态化开展重点展会“外贸优品秀”和外贸优品“六进”活动。围绕纺织服装、农产品、机械五金等产业，该省将在山东国际大健康产业博览会、中国国际消费电子博览会、黄河流域跨境电商博览会等35场重点展会活动中，设置“外贸优品专区”，上下联动组织外贸企业展览展销。

　　第二十二条国家推动构建完善民营经济组织融资风险的市场化分担机制，支持银行业金融机构与融资担保机构有序扩大业务合作，共同服务民营经济组织。

　　对抗旱工作作出安排部署。印发《关于做好当前抗旱工作的紧急通知》《关于切实做好抗旱播种保苗工作的紧急通知》等文件，就抗旱播种、田间管理、旱情监测、水源调度等提出要求。严格落实以气象预报为先导的应急响应联动机制，组织相关部门滚动开展旱情会商，分析研判旱情发展趋势。及时启动省级抗旱应急四级响应，14个省辖市先后启动本地区抗旱应急响应机制，全省进入抗旱应急状态。

　　对于本次活动，北京大学中文系教授贺桂梅认为，纪录片可以成为年轻人对抗低质碎片信息的非常好的一种媒介形态。她表示：“如今，公众最大的感受或许就是‘信息过载’。这些信息常常是碎片式的、不连贯的，如果不有意识地控制，就会被信息流推着走。对于学生群体而言，更需要保持警惕，应该有意识减少接收低质信息的时间，自主地获取、甄别信息，更多地接触那些需要我们能动思考、主动参与的长叙事内容。”

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　　在家乡党委、政府的感召下，陆松林一直专注于推动衢州与海外全方位交流合作，从成功为家乡引入木门产业，到促进文化、教育领域深度交流，他体会颇深。

　　张先生告诉《环球时报》记者，近年来走入网球馆和网球场的人越来越多，这一现象在郑钦文夺冠后更加明显，其中尤以青少年人群为多。

　　济南4月30日电(王采怡)从养老关怀到儿童成长，从非遗传承到全民阅读……山东多地深耕文化社区建设，通过挖掘特色文化资源、搭建多元文化平台、开展丰富文化活动，持续厚植社区文化底蕴，让文化浸润居民生活，点亮居民幸福生活新图景。

　　第六条民营经济组织及其经营者从事生产经营活动，应当遵守法律法规，遵守社会公德、商业道德，诚实守信、公平竞争，履行社会责任，保障劳动者合法权益，维护国家利益和社会公共利益，接受政府和社会监督。

　　北京4月30日电 (记者郭超凯　陈溯)4月30日13时许，山西省太原市小店区丰景佳园小区发生爆炸，造成人员伤亡。记者从中国应急管理部获悉，该部派出工作组赴现场指导救援处置。

　　谷雨过后，丁香花开满呼和浩特市街头，整个城市弥漫在淡淡的花香里。在呼和浩特市残疾人体育训练基地(简称体训基地)跆拳道训练馆，一高一矮两个青年抬腿、挥拳，使劲砸向对方，击中对手的砰砰声如此激烈，“吓坏了”丁香树上的麻雀，以及偶尔路过的行人。

AI与人类关系探索：人类能信任AI的“三观”吗？

　　【今日视点】

　　◎本报记者张佳欣

　　人工智能(AI)已成为我们不可分割的“伙伴”。从聊天机器人、语音助手到自动翻译，AI不断介入人与人之间的交流和理解。然而，它能做到“客观中立”吗？

　　据美国《麻省理工科技评论》官网报道，一项国际研究指出，大语言模型(LLM)正悄无声息地传播全球各地的刻板印象。从性别歧视、文化偏见，到语言不平等，AI正在把人类的“偏见行李”打包、升级，并以看似权威的方式输出到世界各地。

　　这不禁让人深思：如果AI模型承载的是带有偏见的“人类共识”，我们能否信任它们的“世界观”？

　　AI让偏见“跨文化漂移”

　　这项研究由开源AI公司Hugging Face首席伦理科学家玛格丽特·米切尔领导。他们发起了名为SHADES的项目，收录了300多条全球刻板印象，涵盖性别、年龄、国籍等多个维度。研究人员使用16种语言设计交互式提示，并测试了数种主流语言模型对这些偏见的反应。

　　结果显示，AI模型对刻板印象的再现具有明显差异化特征。这些AI模型不仅表现出“金发女郎不聪明”“工程师是男性”等常见英语地区刻板印象，在阿拉伯语、西班牙语、印地语等语言环境中，也表现出对“女性更喜爱粉色”“南亚人保守”“拉美人狡猾”等偏见。

　　据Rest of World网站报道，一些图像生成模型在输入“非洲村庄”关键词时，频繁输出“茅草屋”“赤脚孩童”等刻板印象图像，而在输入“欧洲科学家”时，则清一色为白人男性、穿白大褂、身处实验室。这些视觉偏见已被部分学校课件、初创企业官网不加甄别地直接采用，进一步固化了对他者文化的单一想象。

　　西班牙《世界报》6月刊文指出，除了放大不同文化的刻板印象外，语言模型有时还会用伪科学或伪历史来为自己辩护。在面对不太常见的刻板印象时，模型往往会调动它“更熟悉”的其他偏见进行回应，反而偏离主题。此外，当关于刻板印象的提示是正面的时，模型的表现往往更差，更容易将偏见误当作客观事实表达出来。

　　“这意味着，AI不仅被动继承了人类偏见，更无意中推动了‘文化漂移’，将特定社会背景下的偏见当作普遍规则输出。”米切尔表示。

　　小语种群体受到隐形歧视

　　除了刻板印象的跨文化传播，AI系统在处理不同语言和文化时还暴露出“隐形歧视”的问题。

　　据报道，美国斯坦福大学“以人为本”AI研究所的研究表明，尽管这些模型声称支持多语言，但在面对低资源语言(如斯瓦希里语、菲律宾语、马拉地语等)时，表现却远不及主流高资源语言，甚至容易产生负面刻板印象。

　　研究分析了多语言模型在训练数据匮乏、文化语境缺失等方面的局限性，称其存在“多语言性诅咒”现象，即模型在兼顾多语言时，难以深入理解和准确表达低资源语言的文化和语义细节，导致输出错误或带有偏见。

　　斯坦福大学团队强调，当前大多数训练数据以英语和西方文化为核心，缺乏对非主流语言及其文化背景的深入理解。这不仅影响模型的准确性，也在无形中强化了语言和文化的不平等，使得使用这些低资源语言的人群难以公平受益于AI技术。

　　“目前全球约有7000种语言，但只有不到5%在互联网中得到有效代表。”研究人员表示，“‘资源匮乏’不仅仅是一个数据问题，而是一种根植于社会的问题。”这意味着，AI研发在数据、人才、资源和权利方面存在结构性不公。

　　美国《商业内幕》杂志也援引哥伦比亚大学社会学副教授劳拉·尼尔森的观点指出，当前最受欢迎的聊天机器人大多由美国公司开发，训练数据以英语为主，深受西方文化偏见影响。

　　破解AI的文化偏见难题

　　面对AI跨文化偏见的现实影响，全球研究机构和企业开始提出系统性的应对路径。

　　今年4月，斯坦福大学“以人为本”AI研究所在其发布的一份白皮书中建议，应加强对低资源语言与文化的AI投资，特别是建立本地语言语料库，让AI能真正“理解”这些语言背后的语义与文化背景。例如，去年11月，非洲电信公司Orange就与OpenAI和Meta合作，用沃洛夫语、普拉尔语等地区语言训练AI模型，加速提升非洲的数字包容性。

　　与此同时，模型评估机制也在变得更为精细与开放。Hugging Face团队开发的SHADES数据集，已成为多家公司检测和纠正AI模型文化偏见的重要工具。这套数据帮助团队识别模型在哪些语言和语境中容易自动触发刻板印象，从而优化训练数据和算法。

　　在国际政策层面，欧盟《AI法案》要求“高风险”AI系统必须在投放前后进行合规评估，包括对非歧视性与基本权利影响的审查，以及提供必要的透明度与人类监督机制。联合国教科文组织早在2021年发布的《AI伦理建议书》也明确指出，AI系统应“保障文化多样性与包容性”，倡导各国建立法律与制度来确保AI的开发尊重文化差异，并纳入人文维度的衡量。

　　AI本质上是一面“镜子”，映照并复制着我们输入给它的偏见与价值观。它所呈现的“世界观”并非自主生成，而是由人类赋予。如果人们希望AI真正服务于一个多元化的人类社会，就不能让它仅仅反映单一的声音与文化。【编辑:叶攀】