全國青少年田徑運動會：女子撐竿跳繆可妮奪冠
2025-11-30 04:52 7,534次浏览華盛頓8月4日電 (記者 沙晗汀)旅居華盛頓美國國家動物園的大熊貓「寶力」當地時間4日迎來四周歲生日。這是「寶力」第一次在美國過生日，動物園當天給「寶力」準備了「生日蛋糕」慶生。 「寶力」是雄性大熊貓。它和雌性大熊貓「青寶」去年10月15日抵達華盛頓動物園。「青寶」將在9月12日迎來自己的4歲生日。 在當天的生日宴上，「寶力」對「生日蛋糕」表現出濃厚興趣，在現場遊客的注視下，享用美味數小時。 據園方透露，此次準備的「生日蛋糕」主要是由菠蘿汁做成的冰棒，周圍點綴著「寶力」喜歡的零食，包括蘋果、胡蘿蔔、紅薯、藍莓等。飼養員還在蛋糕上插了4根甘蔗當做「蠟燭」。「寶力」的場地還擺放了「生日快樂」和「我四歲了」橫幅。 當天有大批美國民眾來到動物園給「寶力」慶生。他們在現場唱起了《生日快樂歌》，並向「寶力」和「青寶」送上祝福。 穿著熊貓T恤的退休律師海倫告訴記者，她今天專程來為「寶力」慶生，她非常喜歡熊貓，因為看熊貓很「治癒」。「無論你的生活或這個世界正在經歷什麼樣的事情，可能非常艱難，但只要來這裡看一會熊貓，就會嘴角上揚，它們幫助很大」。 海倫還說，在華盛頓動物園出生的第一隻熊貓幼崽「泰山」返回中國後，她曾前往中國四川看望「泰山」。通過熊貓，她結交了一群朋友，也與中國產生了聯繫。 美國國家航空航天局退休員工克雷格在接受採訪時說，他從「玲玲」和「興興」開始就關注熊貓，見證了在華盛頓生活過的所有熊貓。克雷格祝「寶力」生日快樂，希望它和「青寶」可以在未來「有寶寶」。 11歲的斯黛拉告訴記者，她從明尼蘇達州過來，這是她第一次親眼看到熊貓。「我一直喜歡熊貓，看過很多它們的照片，這次終於親眼看到。我喜歡熊貓的黑白配色，它們簡直太可愛了」。 「寶力」和「青寶」分別於2021年8月和2021年9月出生於中國四川。其中，「寶力」的媽媽是出生在華盛頓動物園的「寶寶」，它的外祖父母是在華盛頓動物園旅居20餘年的「添添」和「美香」。(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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