【光明網評】以科技創新推動中國經濟向「新」而行
2026-01-14 08:04 8,852次浏览成都8月9日電 題：伊朗「武林高手」成都奪金記：南棍飛舞緣結中華 記者 王鵬 鼓聲如雷，棍影疾閃。8日晚的成都世運會男子南拳-南棍決賽現場，伊朗選手沙欣·巴尼塔萊比如同一陣風，在場上疾進、騰躍、急停，南棍在他手中化作閃電般的弧線，直擊觀眾心弦。每一次翻身劈棍，每一次凌空收勢，現場總是掌聲雷鳴。 圖為8日晚的頒獎典禮現場，伊朗選手沙欣·巴尼塔萊比登上最高領獎臺。記者 張浪 攝 當最後一式定格，這位21歲的「武林高手」昂首立於賽場中央。最終，他將武術項目首枚金牌收入囊中，這也是他武術生涯的又一次高光時刻。 兩年前，巴尼塔萊比作為大學生運動員，在成都大運會南拳比賽中收穫了一枚獎牌。那時，他在心底默默許下承諾，未來一定站上最高領獎臺。 成都世運會決賽當天，他的動作乾淨利落，拳勢剛勁，棍法迅疾，收勢時全場屏息。賽後他坦言，經過兩年苦練，自己比兩年前更加成熟，「我對今天的成績非常滿意，這是最好的結果。」 巴尼塔萊比的武術之路始於父親的引領。父親曾是伊朗武術國家隊主教練，在他的童年記憶中，父親的眼神總是嚴肅，訓練要求近乎苛刻。自2013年起，他每天訓練4到6小時，風雨無阻。「小時候覺得很辛苦，但現在我非常感謝父親。如果沒有他的嚴格，就沒有今天的我。」 在伊朗，武術正在悄然升溫。越來越多的年輕人開始嘗試這項源自中國的運動，但在他看來，套路項目的推廣仍面臨挑戰。「套路動作複雜，需要長時間訓練才能掌握。」因此，賽場之外，他與父親一同在當地教授武術，並在Instagram上分享訓練和比賽視頻，讓更多人感受武術的力量與美感。 「武術是一種文化語言。」巴尼塔萊比說，無論是在伊朗還是在中國，南棍的旋轉聲都是相同的節奏，無論來自哪片土地，運動員之間總能通過招式找到共鳴。 對於武術的未來，他有著自己的憧憬。「我希望有一天，武術能成為奧運會項目。套路比賽不僅有競技性，也有觀賞性。武術進入世運會，是向奧運會邁進的重要一步。」在他看來，這不僅是運動員的夢想，也是推廣中華武術文化的重要契機。 未來，巴尼塔萊比希望延續父親的道路——成為一名武術教練，把這項運動和精神傳遞給更多人。在不受傷的情況下，他計劃30歲退役，「但在此之前，我會在賽場上盡全力拼到最後一刻。」(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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