施工一線12年，他用三種身份詮釋責任擔當
2026-01-22 06:51 3,571次浏览杭州8月9日電(郭天奇)浙江職業足球俱樂部近日發布官方公告，宣布已與中場小將、U22國足球員鮑盛鑫完成續約，本次合約將持續至2028賽季。這名浙江FC青訓2003屆的優秀畢業生未來將繼續為浙江而戰，主教練卡內達麾下的這支年輕的浙江綠城隊也將向著更高的目標前進。 圖為鮑盛鑫。(浙江職業足球俱樂部供圖) 鮑盛鑫是浙江金華人，出生於2003年8月1日，於2015年加入浙江FC青訓。多年來，他是各級國字號隊伍的常客，並於2021年陝西全運會後升入一隊。2023年7月起，鮑盛鑫被租借至上海嘉定匯龍，在為該隊效力的一個半賽季中共出場41次，打入4球，貢獻3次助攻。截至目前，鮑盛鑫共為浙江俱樂部綠城隊出場13次，貢獻1次助攻。 浙江職業足球俱樂部在公告中評價道：「鮑盛鑫是一名攻守兼備的中場多面手，他善於閱讀場上局勢，擅長串聯，後場組織進攻能力強，防守中則善於奔跑、敢拼敢搶、作風頑強，具備一定的防守攔截能力。同時，他還有著出色的腳法及定位球能力。」 值得一提的是，包括鮑盛鑫在內，浙江綠城隊陣中目前已擁有多位「00後」球員。早在賽季初，西班牙籍教練卡內達在接手球隊時就曾表示：「我希望給予年輕球員更多機會，為浙江綠城隊打造未來。」 如今賽季早已過半，卡內達也兌現了當初的承諾。在他的麾下，18歲小將王鈺棟已經成長為球隊的當家球星，後防新星劉浩帆、汪士欽穩坐主力位置，三人順利入選國家隊並貢獻了不俗表現。此外，剛剛升入一線隊不久的20歲小將張璦暉已經實現連場首發，並在對陣武漢三鎮隊的比賽中策劃了絕殺球。 目前，浙江綠城隊8勝5平6負積29分位暫列第五位，近5場比賽4勝1負，狀態火熱。而在上半賽季中，浙江綠城隊曾遇到主力傷病、外援短缺等一系列困難，主教練卡內達在諸多艱難的時刻依舊選擇任用小將，展現了其魄力與長遠眼光。 如今，浙江綠城隊擁有羅馬尼亞國腳米特裡策、巴西中鋒亞戈兩名實力強勁的新援，球隊競爭力進一步提升，王鈺棟、陶強龍、張璦暉、鮑盛鑫等小將也越戰越勇，青春風暴正在激活未來。(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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