2025全球工業網際網路大會新聞發布會在瀋陽召開

2026-03-05 10:47 7,362次浏览

  北京8月13日電 題:從「村超故鄉」到北京賽場 「逐夢小將」用熱愛詮釋足球夢想   作者 周昕   13日,一支名為「榕江逐夢小將隊」的足球隊,在第42屆「百隊杯」10歲以下男女混合組的比賽中以7:0戰勝對手。   這是這支來自「村超」(中國鄉村足球超級聯賽)發源地中國貴州省黔東南州榕江縣的足球隊,首次進入擁有40餘年歷史的北京市青少年足球賽事。對孩子們來說,從貴州山區來到千裡之外的北京綠茵場,這是一次前所未有的「逐夢」之旅。   自2023年火爆「出圈」後,「村超」為榕江縣打造了縣域體育文化IP品牌,也日益激發出當地孩子的足球熱情。   在「逐夢計劃」青少年足球公益項目發起人李田看來,「村超」「班超」(學校班級間足球比賽)的興起,讓當地熱愛足球的孩子們有了努力的方向。在榕江縣古州鎮車民小學學生中,他和團隊召集了一批身體和心理素質還不錯的小球員,希望幫助孩子們實現夢想,「站上更大的舞臺」。   入隊不到一年,這群「心中有夢想的孩子」讓主教練馬志強倍感自豪。「雖然孩子們基礎比較薄弱,但是他們的腿部力量非常好。」馬志強說,因為技戰術上並不佔優,所以隊伍在比賽中會先防守,再利用體能上的優勢伺機反攻。   記者注意到,「逐夢小將」們賽前會用稚嫩而又響亮的聲音,大聲回應教練的每一個叮囑。站在綠茵場上,他們身形略顯單薄,卻在每一次搶斷、傳球中靈活有力。   在馬志強看來,隊員們很有天賦,只要踢起球來,就會全神貫注。   「參賽的隊伍都很強,我要在配合和控球上向他們學習。」「榕江逐夢小將隊」隊長林啟航告訴記者,「我喜歡足球,它讓我變得更加自律。」   馬志強介紹,由於孩子們起步較晚,現在每次的訓練時間要近三個半小時。隊員龍運金航說,自己不怕辛苦,夢想就是進入國家隊為國爭光。 8月13日,在第42屆「百隊杯」青少年足球賽上,「榕江逐夢小將隊」的孩子們和主教練馬志強在一起。  李田 攝   「『百隊杯』為熱愛足球的青少年提供交流平臺,我們非常榮幸帶著孩子們站在這裡,在足球的道路上繼續追夢。」馬志強說。   自1984年創辦以來,「百隊杯」的規模已經從首屆報名參賽的110餘支隊伍,發展到如今的1300餘支。本屆賽事不但有「榕江逐夢小將隊」等京外隊伍,還有來自20餘個國家和地區的80餘名外籍及40餘名港澳臺小球員參賽。今年,升級為北京市青少年三大球公開賽的「百隊杯」,正在為越來越多的孩子們提供「逐夢舞臺」。(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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