（鄉村行·看振興）浙江景寧：「畲鄉雪梨」賦能百姓「梨」想生活
2025-11-07 18:30 7,793次浏览成都8月13日電 題：商春松：翻過「那座山」 記者 賀劭清 從中國體操隊退役多年後，商春松在成都翻過「那座山」。 起源於巴黎的跑酷，被稱作移動的藝術。在13日舉行的成都世運會跑酷女子自由式決賽上，中國女子體操隊前隊長商春松以24.7分奪冠，加冕跑酷大滿貫。 當日下午的預賽，商春松以24.1分拔得頭籌。決賽在8位選手間進行，她第8位出場。 決賽中，商春松獲得了13.5分的全場最高難度分，但因視線遮擋，裁判組對商春松比賽中的一個動作完成分產生分歧，而世運會要求在規定時間內公布分數，所以第一時間商春松得到的總分僅為22.7分。裁判組反覆回放錄像。半小時後，分數調整為24.7分。 8月13日，在2025年成都世運會跑酷女子自由式決賽中，中國選手商春松奪得冠軍。圖為商春松在比賽中。 記者 張浪 攝 APSA亞洲跑酷運動聯合會主席、中國跑酷隊教練孫潔回憶道，第一次比分出來後，他來到裁判席，還沒來得及提出申訴，就看到裁判在討論打分。同時，毫不知情的商春松紅著眼眶，失落走過混採區。但她很快調整狀態，回到媒體鏡頭前。 「你不知道，我沒有下一次了。」「我告訴自己比賽過程更重要，但每位運動員都渴望站在最高的獎臺，何況我有這個實力。」商春松自責地把「失利」的原因歸於自己——「我沒把握住」。 下一個四年是否繼續努力？面對記者提問，商春松說，她給自己的目標遠不止四年，她在等待跑酷進入奧運會的那一天。如果2032年跑酷能入奧，她渴望再代表中國去參加一次奧運會。 混採區的人群漸漸散去。突然，場內爆發出一陣歡呼聲。大屏幕上，商春松的分數被更改為24.7分。反覆確認分數後，商春松與孫潔緊緊相擁。 對於跑酷等非奧項目，世運會的意義不亞於奧運會。商春松翻過一座又一座山，才來到世運會。 這位在農村長大的湘妹子自6歲開始學習體操。她翻過張家界的大山，登上裡約奧運會的賽場，參加過三屆體操世錦賽，卻始終未能在體操運動員有限的「窗口期」翻上那座最高的山——站上世界最高的領獎臺。 2017年全運會結束後，已被稱作「老將」的商春松帶著遺憾退役。這一年她21歲。很長一段時間，她不願看曾經比賽的視頻，因為「一想就會掉眼淚」。 商春松離開體操賽場第二年，跑酷加入國際體操聯合會。彼時跑酷在中國尚屬小眾運動。2022年，商春松開始系統學習跑酷。誰也沒有想到，這棵從頭開始學跑酷的「不老松」，會在兩年後奪得中國首個跑酷世界盃冠軍、中國首個跑酷世錦賽冠軍，拿到世運會的入場券。 「我喜歡體操，體操是不被定義、不被束縛的。」翻過世運會這座大山後，商春松如此吐露自己對體操的熱愛。 商春松說，體操是一個不斷跨越障礙、不斷突破內心的運動，宛如人生。因為人生也會遇到很多起起伏伏、磕磕絆絆、座座高山。 在商春松練習跑酷的這幾年，跑酷已不再是小眾的極限運動，而是走進校園、社區、商圈。截至2024年，中國已有150餘家跑酷俱樂部，逾10萬人從事這項運動。 和商春松一樣，參與跑酷前，孫潔曾是體操運動員。在孫潔看來，獲得跑酷大滿貫，只是商春松越過的高山之一。 商春松的跑酷之路還在繼續，就如這項運動一樣，跨越障礙，勇往直前。(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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