以斑斕筆觸呈現傳統技藝，非遺主題原創插畫「繪見匠心」
2025-12-31 15:44 9,678次浏览北京8月10日電 題：辛巴威籍足球教練：助力更多孩子圓夢綠茵場 作者 周昕 「調整呼吸，加快移動速度！」 9日，綠茵場邊，辛巴威籍主教練沃特爾的目光，始終緊隨著佳德愛2013隊小球員們的跑位與傳接。「我希望孩子們從足球中收穫到的，遠勝於我當年所得。」沃特爾說，自己想幫助更多孩子圓夢綠茵場。 這個暑期，第42屆「百隊杯」足球賽為孩子們帶來「足球盛宴」。作為擁有40餘年歷史的北京傳統青少年足球賽事，其規模從首屆報名參賽的110餘支隊伍，發展到如今的1300餘支，既為更多孩子提供了展示自我的平臺，又見證著青少年足球的蓬勃發展。 本屆比賽，由沃特爾創辦的佳德愛足球學院，選派了5支隊伍參與不同年齡組的比賽。在他的帶領下，5支匯聚了來自中國、加拿大、日本、辛巴威等國家和地區的小球員，成為賽場上亮麗的「風景線」。 2017年，因傷告別運動員職業生涯的沃特爾來到中國，延續對足球「熾熱的愛」，他選擇教青少年踢足球。佳德愛足球學院成立近6年來，有近10個國家和地區的150餘名孩子跟著這位非洲教練踢球。 在沃特爾看來，讓更多孩子愛上足球運動、給更多孩子踢球的機會，正是發展這項運動的關鍵所在。「我不會總是強調輸贏有多麼重要，我關注的是孩子們能從每一場比賽中學會如何更好地控制球、如何去射門，如何去總結經驗、取得進步。」 從運動員到教練，沃特爾總結出了自己的執教之道。「要用耐心、愛心去引導孩子，而不是下命令。」 在9日的比賽中，隊長金子琀是佳德愛2013隊唯一的女生，場上擔當後衛的她狀態火熱。從「不喜歡運動」到「愛上足球」，一年多的時間裡，金子琀說自己愛上了和隊友相互配合、射門進球的感覺。 「隊友們來自不同國家，但在這裡我們學會了融入，足球讓不同語言、不同膚色的我們像一家人一樣。」金子琀說。 除了在中國讓更多孩子愛上足球，沃特爾還在家鄉辛巴威創建了另一處足球基地。每逢夏季，辛巴威的孩子們都會來到中國訓練，以球為媒，「百隊杯」正是孩子們交流合作的舞臺。 8月9日，第42屆「百隊杯」足球賽上，佳德愛2013隊的孩子們實現兩連勝。圖為賽後隊員們合影留念。 (佳德愛2013隊供圖) 「同時，中國基地的學生也會在冬季前往辛巴威研學。」佳德愛球隊領隊李海森告訴記者，不止於足球，他們希望給孩子們更加開闊的視野。 11歲的守門員克裡斯蒂亞諾來自辛巴威，面對對手勢大力沉的射門，他壓低重心，眼睛牢牢鎖定足球，幾次側撲救球，被教練沃特爾稱為當日「最佳球員」。 「我從3歲多開始踢球，足球是我生活中不可缺少的部分。」第二次來華參加「百隊杯」的克裡斯蒂亞諾在2024年曾幫助球隊獲得了該年齡組的冠軍。他對記者說，來到中國在球場上圓夢的感覺非常好。 「Well done!(做得好)We're almost done!(我們馬上就做到了！)」沃特爾的鼓勵貫穿全場。佳德愛2013隊當日實現兩連勝，暫列小組第二位，提前出線。「我看到了每一個孩子身上的天賦，我要做的就是把他們的天賦發揮到極致。」沃特爾說。(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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