成都崇州元通古鎮南岸景區14#地塊項目（一期）通過第一批次主體結構驗收
2026-01-26 18:22 4,724次浏览成都8月11日電 題：世運村外的市集：讓世界感知「四川心意」 作者 袁牟知博 「這是一把很重要的傘，能體現文化特色的手工藝品最能傳達我對家人的愛。」來自匈牙利的賽事工作人員蓋梅西·捷爾吉第四次參加世界運動會，鍾情於中國傳統文化的他特意挑選了油紙傘作為禮物，通過一旁的國際快遞物流服務，將這份「四川心意」及時寄往多瑙河畔。 蓋梅西·捷爾吉購買油紙傘的攤位位於世運村外的好運市集，這裡匯聚了扎染、漆扇、大熊貓文創等特色攤位，是許多外籍參賽人士感受四川文化的「第一站」。一位美國運動員因家中有雙胞胎女兒，一定要選出兩把一模一樣的粉色油紙傘；還有波蘭運動員停留許久只為挑選一把帶有流蘇吊墜的油紙傘，「因為愛人喜歡這樣的裝飾」。 8月9日，來自匈牙利的賽事工作人員蓋梅西·捷爾吉正在挑選油紙傘。 袁牟知博 攝 讓油紙傘攤主李雨霏感動的是，很多運動員會追問傘面上山水畫和詩詞的含義，了解後紛紛稱讚其蘊含的魅力。這讓她感覺，自己製作的油紙傘不只是「帶得走的伴手禮」，它更像一座小小的「橋」，讓不同國家的人在觸摸時，都能讀懂「美好」的共通含義。 「設置這個市集的初衷，就是讓世運村內的運動員、技術官員和隨行人員近距離感受非遺和巴蜀文化。」好運市集主理人李笠介紹，國際友人對文創產品各有偏愛，但幾乎都對大熊貓元素「毫無招架之力」。 大熊貓的「魔力」隨處可見：市集旁，一群運動員正排隊和大熊貓玩偶合影；世運村口，幾位運動員正與主動交流的成都「小孩哥」交換大熊貓主題紀念徽章；來自巴拿馬的運動員阿羅塞梅納·雅克琳則在捏麵人攤位前「拜師學藝」，跟著「四川師傅」學捏大熊貓面人。 8月9日，巴拿馬運動員阿羅塞梅納·雅克琳(中)在學習捏大熊貓面人。 袁牟知博 攝 這場教學無需語言相通，師傅用四川話念叨著「捏個圓腦殼」，她用英語回應著「這樣嗎」……嘴上「雞同鴨講」，手上的動作卻悄悄同步。「中國人太會創造美好了！」阿羅塞梅納·雅克琳舉起手上捏了一半的大熊貓面人讚嘆：「說實話做這個很難，但看到這麼可愛的大熊貓，誰能忍住不嘗試呢？」 市集旁的四川特產商店，也藏著運動員們「業餘生活」的熱鬧。「每天至少有100名外國友人前來打卡，多是購買大熊貓文創、四川特色手信和本地小吃。」店員餘思函記得一位運動員來店裡購買了大量花椒和火鍋底料，臨走前還約定「明天還來」，只因「吃了一次火鍋被這熱辣的味道深深迷住了」。 同樣，世運村周邊的火鍋店、零食店近期也成了熱門打卡點。「感謝這些攤位和店鋪的存在，讓我們在緊張的備賽階段還能夠了解到四川的一部分。」烏克蘭運動員季莫申科·葉夫赫妮婭說，油紙傘的竹香、大熊貓面人的軟糯、火鍋的熱辣，悄悄住進了大家的心裡，讓世界與四川的距離越來越近。(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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