中國駐珀斯總領館提醒領區中國公民加強人身安全防範
2025-12-11 22:06 3,726次浏览北京8月14日電(記者 劉星晨)北京時間14日晚，2025國際籃聯男籃亞洲杯1/4決賽繼續進行。焦點之戰中，中國男籃經過四節鏖戰79:71戰勝韓國男籃，時隔10年再次闖入亞洲杯四強。 圖片來源：國際籃聯社交媒體 本場比賽是本屆男籃亞洲杯開賽以來熱度較高的場次。數據顯示，在國際籃聯體系下，中韓兩隊共有15次交手，中國男籃10勝5負佔據優勢。兩隊最近一次交手來自於2022年男籃亞洲杯，彼時陣容不整的中國男籃在小組賽中81:93不敵韓國男籃。 本屆亞洲杯，兩支球隊均遭遇了傷病困擾，但都展現出較為出色的競技狀態。曾凡博、楊瀚森、周琦等人並未跟隨中國男籃出徵亞洲杯，球隊憑藉團隊力量仍以小組頭名出線，獲得了4個休賽日的調整時間。三場小組賽，中國隊場均三分球命中率達到43.8%，位居16支參賽隊之首。 圖片來源：國際籃聯社交媒體 韓國男籃方面，呂俊錫、李政炫等人遭遇傷病困擾，球隊在1/4決賽資格賽中取勝，才與中國男籃碰面。值得一提的是，韓國男籃在小組賽末戰對陣黎巴嫩男籃時，全場三分球38投22中，創下了本屆男籃亞洲杯單場三分進球數紀錄。 圖片來源：國際籃聯社交媒體 進入新老交替的韓國男籃找回了往日的「小快靈」風格，李賢重、劉基相等人本屆比賽外線手感出色。展望1/4決賽時，韓國男籃主教練安俊浩表示，球隊會利用自身特點進行備戰，展現韓國籃球特點，利用速度衝擊防線。 中國男籃平均身高達到2米，韓國男籃只有1米93。對此，安俊浩說道，「中國隊各個位置都很高大，我們把自己視為餓狼，會竭盡全力跨越長城。」 圖片來源：國際籃聯社交媒體 為了能夠更好了解對手，沒有比賽任務的中國男籃現場觀戰了韓國隊的近兩場比賽。訓練中，中國隊教練組要求部分隊員進行快速折返跑練習，以應對韓國隊攻防轉換的速度。 聚焦本場比賽，中國男籃延續了此前的首發陣容：趙睿、胡明軒、王俊傑、朱俊龍、胡金秋。 開局伊始，王俊傑漂移三分命中，趙睿不斷衝擊籃筐奏效。在李賢重的帶領下，韓國男籃找到外線手感反超比分。末段，廖三寧反擊得手，中國隊領先1分結束首節。 圖片來源：國際籃聯社交媒體 第二節，餘嘉豪跟進完成補籃，朱俊龍底角三分命中打停對手。劉基相突破打成2+1，韓國男籃將分差縮小至2分。胡金秋順下再添2分，王俊傑裡突外投連砍7分。最後時刻，王俊傑45度三分再中。中國男籃46:35領先結束半場。 進入第三節，韓國男籃進攻陷入停滯，王俊傑夢幻腳步上籃得手，胡金秋跟進2+1打成。李賢重的高難度三分幫助韓國隊將分差縮小至個位數。王俊傑命中止血兩分，中國隊領先9分進入第四節。 末節決戰，朱俊龍底角三分續上火力。韓國隊抓住空切機會，連續得分。胡金秋強起上籃穩住局勢。此後，雙方互有攻守，中國男籃將優勢保持到了最後。 根據賽程，中國男籃半決賽的對手將是紐西蘭男籃和黎巴嫩男籃之間的勝者。(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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