完善大統戰工作格局
2026-01-10 06:44 8,135次浏览成都8月9日電 (記者 嶽依桐 賀劭清)「從住宿、場館到服務，一切都好。」截至目前，斯洛伐克記者塔拉比克·米哈爾(TARABIK Michal)對自己首次世運會報導之旅十分滿意。 工作中的斯洛伐克記者塔拉比克·米哈爾(TARABIK Michal)。記者 何浠 攝 塔拉比克·米哈爾的目光不僅聚焦賽場上的比拼。他告訴記者，日前自己曾與部分斯洛伐克運動員共同參訪了成都的一些歷史建築，品嘗「擔擔麵」等四川美食，還買了很多大熊貓紀念品。「此行我會努力創作很多關於成都城市建設、文化風貌的報導內容，希望能藉此機會讓斯洛伐克民眾更加了解成都、了解中國。」 這已經是瑞典記者特洛伊·亞當·麥可(TROY Adam Michael)第三次參加世運會報導。主要負責軟式曲棍球項目的他說，軟式曲棍球是瑞典除了足球以外最受歡迎的運動，也是瑞典隊的強勢項目，瑞典民眾十分關心運動員在世運會的表現。「因此我非常忙碌，但樂於助人的志願者們讓我的工作得以順利開展。」 工作中的瑞典記者特洛伊·亞當·麥可(TROY Adam Michael)。記者 何浠 攝 曾參與多場大型國際賽事報導的特洛伊·亞當·麥可說，除了做好報導工作外，他非常期待能夠有時間在成都四處走走，開啟一場文化之旅。「前幾天我去參觀了環球中心，裡面的一切都讓人驚嘆！」他期待，在了解成都現代化建設成就後，能夠更加深入地感受這座城市的歷史文化。「一方面，滿足我作為『文化迷』的願望；另一方面，也為賽場外的報導積累更多素材。」 「我第一次來中國是參加北京奧運會報導。早在2008年，北京的現代化發展、美麗的建築等就給外國媒體留下了深刻印象。」再次來到中國，匈牙利記者薩樂馬什·彼得(SZALMAS Peter)感慨道，從北京奧運會到成都大運會的18年，無論是街頭穿梭的新能源汽車，還是賽場內外形態各異的機器人，都讓他感受到中國的快速發展。 圖為匈牙利記者薩樂馬什·彼得(SZALMAS Peter)。記者 賀劭清 攝 此次成都世運會之行是薩樂馬什·彼得(SZALMAS Peter)第五次來中國報導體育比賽。他用一張照片向記者分享了家中珍藏的體育比賽紀念品：北京奧運會的帽子被掛在牆壁上，吉祥物「福娃歡歡」則被妥帖放置在木架上。「我一直保存著每一次來中國報導比賽的紀念品，它們是我最好的回憶。」(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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