時速八九十公裡，「鬼火少年」街上亂竄 未成年人改裝電動自行車亂象調查
2025-12-01 11:44 5,612次浏览東京8月5日電 (記者 朱晨曦)一場持續五天四夜的桌球盛宴於7月30日至8月3日在東京舉行。來自世界各地的580多位桌球小將匯集東京，比拼技藝、交流情感。前奧運桌球冠軍韋晴光、日本前國家隊選手福原愛、日本名將張本智和親臨現場為小運動員們加油助威、深入交流。 本次系列活動的主環節——2025年「海絲泉州杯」中日青少年桌球友好交流賽於8月2日至3日在東京舉行。本次賽事分為不同年齡組別，設個人單打與團體賽兩個項目，參賽選手年齡從6歲至18歲不等。他們齊聚一堂，以球會友，呈現出一場高水平的乒壇「未來之星」對話。 活動現場。主辦方供圖 在8月2日舉行的開幕式上，中國駐日本大使館公使銜參贊陳諍、日本桌球協會常務理事宮崎義仁、著名桌球運動員張本智和、中日國際桌球交流賽組織委員會負責人李雋等嘉賓出席並致辭。他們一致表示，希望以中日「桌球外交」的傳統為紐帶，讓更多青少年在運動中結識朋友、理解彼此、共築未來。 為了讓各地的青少年球員們能更深入地交流與學習，主辦單位還於7月30日至8月1日在蝴蝶公司訓練場舉辦了為期三天的精英訓練營，30名海外球員和數十名日本本土球員共同參與其中。在訓練營期間，1988年漢城奧運會桌球男子雙打冠軍韋晴光為小球員們舉行了講座，細緻入微地講解了腳步移動、擰拉、銜接等桌球關鍵技術。小球員們則通過分組循環賽和淘汰賽進行熱身，為接下來的友好交流賽調整出最佳的競技狀態。 活動現場。主辦方供圖 8月3日晚，主辦方為參賽選手們在東京池袋準備了一場溫馨而熱烈的交流晚宴。福原愛在現場分享了自己學習桌球的心得以及赴中國學習訓練的美好往事，令在場青少年深受啟發。大賽組委會還為大賽中表現優異的球員頒發了「公平競爭」「優秀選手」「多才多藝」「精神文明」等多個獎項。 活動現場。主辦方供圖 據悉，本次系列活動旨在通過桌球運動搭建友誼橋梁，增進中日及世界各國和地區青少年間的友誼與交流。活動由中日國際桌球交流賽組織委員會主辦，並獲得中國駐日本大使館文化處、日本桌球協會、中國桌球協會和東京都北區政府等多方支持。組委會表示，今後將把該賽事打造為常態化交流平臺，持續推動中日青少年間的人文交流與體育合作。(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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