暴雨、高溫雙預警齊發 這些地區最高氣溫可超過40℃
2025-12-22 20:25 9,789次浏览福建南平8月11日電 題：漢語橋架起文化之橋 外國學子講述中國故事 記者 張麗君 11日清晨，來自世界各地的大學生們乘坐竹筏穿行於武夷山國家公園九曲溪，舉著設備搜尋「自然漢字」。見雲纏樹似「天」，便拍照比對；又有人指怪石像「山」，快門聲、驚嘆聲混著潺潺水聲，熱鬧非凡。 8月11日，來自世界各地的大學生們在乘坐竹筏前，先在「大自然中的神奇漢字」體驗模板中找漢字。圖為一位大學生找到「山」與「田」兩個字。 福建省廣播影視集團供圖 在大自然裡找漢字，對傅霜而言不算難。她打心底裡喜愛漢字，那些藏在山水間的橫豎撇捺，像老朋友在招手。 新加坡大四學生傅霜的隨身書包裡，藏著一本翻卷了角的《弟子規》。幾年前她在舊書攤偶遇的這本書，讓她在英語主導的日常生活裡，讀懂了「凡是人，皆須愛」的東方智慧。為學中文，她追中國綜藝節目練語感，用漢字記日記，將「茉莉茶香」「太極圓融」融入生活。 第二十四屆「漢語橋」世界大學生中文比賽暨夏令營10日在武夷山五夫古鎮啟動。 第二十四屆「漢語橋」世界大學生中文比賽暨夏令營10日在武夷山五夫古鎮啟動。福建省廣播影視集團供圖 「現在就希望在福建好好品一杯茶。」新加坡的茶大多來自福建，傅霜此刻站在「萬裡茶道起點」，她忽然明白了為何《弟子規》能越讀越有滋味——就像學中文，從生澀到流利，每一步都藏著回甘。 155名來自133個國家的青年，將在持續至25日的賽事與研學活動中，用中文書寫中國故事。 8月10日，來自世界各地的大學生在武夷山五夫古鎮體驗稻穀機器打穗。福建省廣播影視集團供圖 研學期間，稻田邊，塞內加爾青年蘇雷曼正跟著農人摔打稻穗，穀粒簌簌落進谷桶。這個曾把「龍」字寫得像「飛鳥」的男生，課本上貼滿了釋義便籤，每天睡前必默寫10個漢字。 在孔子學院初見太極時，急性子的他竟能靜下心來比劃：「功夫裡的『德』，和我們族裡『待人以誠』一個道理。」眼見中國企業在塞內加爾建起大劇院，會中文的人總能找到好工作，他想成為一名漢語老師：「要把袁隆平的雜交水稻的故事講給同胞聽，讓中國種子在非洲發芽。」 澳大利亞姑娘愛娃的筆記本裡，「關稅」「匯率」旁標註著拼音。去年在上海，她把「學漢語九年」說成「學韓語九年」，引得朋友用韓語跟她打招呼。這件事促使她發明了「便利貼記憶法」——在衣柜上貼「衣服」，在鏡子旁寫「梳子」，見字就大聲讀。主修國際貿易的她，記滿了中澳貿易清單，每個詞都標註著中文發音：「中國的機器人、澳大利亞的葡萄酒，得靠中文搭建橋梁。」她摸出上海買的「茶寵」小青蛙：「茶的香、功夫的勁，中文裡藏著讓世界相通的密碼。」 這場「漢語橋」之約，讓傅霜的《弟子規》、蘇雷曼的稻穗、愛娃的小青蛙在五夫古鎮相遇。選手們交換的徽章刻著不同文化，傅霜教品茶、蘇雷曼說工藝、愛娃請教發音時，文化之橋已抽出新枝。 正如中國教育部中外語言交流合作中心副主任劉劍青所說：「『漢語橋』不只是比賽，更是讓文明對話的土壤。」(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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