為基層治理注入「強心劑」 上海市居委會能力提升三年行動計劃發布
2025-12-28 17:23 1,836次浏览成都8月14日電 (單鵬 邢翀)成都世運會14日決出35枚金牌，中國隊在撞球和攀巖賽場傳來好消息：隨著張泰藝、肖國棟在八球混合和男子斯諾克奪冠，中國撞球隊本屆世運會四金收官；攀巖揭幕戰，中國選手儲守宏和鄧麗娟相繼摘得男子、女子速度個人賽冠軍。 前一日中國撞球隊摘得女子斯諾克6紅球和女子花式撞球兩枚金牌。14日決賽現場跌宕起伏，八球混合決賽發生戲劇性一幕：面對本球、黑球和袋口幾乎形成一條直線的「必進球」，南非選手傑森·瑟倫將黑球打飛，拱手將大禮送給張泰藝，後者輕鬆將三顆球打進口袋，以5:3鎖定金牌。 八球混合是中式撞球首次登上世運會賽場，張泰藝說，團隊特別希望能夠把混合八球的第一枚金牌留到中國隊，「我們做到了」。 壓軸大戲男子斯諾克決賽上，中國名將肖國棟2:1擊敗賽普勒斯選手麥可·喬治烏，職業生涯首奪世運會冠軍。比賽同樣一波三折，肖國棟率先拿下一局，隨後喬治烏打出單杆111分將大比分扳平，決勝局末段雙方展開攻防纏鬥，防守更勝一籌的肖國棟鎖定勝局。 8月14日，在成都世運會男子斯諾克項目決賽中，中國選手肖國棟獲得冠軍。圖為肖國棟展示金牌。 記者 安源 攝 這也是中國隊在世運會男子斯諾克項目的首枚金牌，此前丁俊暉和梁文博曾在世運會摘銀。為備戰成都世運會，肖國棟放棄徵戰同期舉行的沙特大師賽，他賽後說國家榮譽高於個人，使命感和自豪感和個人的比賽不一樣。 攀巖比賽當日揭幕，中國選手奪得男、女速度個人賽全部6枚獎牌中的5枚，包攬女子前三名。巴黎奧運會亞軍鄧麗娟獲得女子速度個人賽冠軍，她在四分之一決賽淘汰了衛冕冠軍、美國選手亨特·薩拉赫，在決賽中險勝隊友覃於妹0.01秒。周婭菲則戰勝印尼的亞運會冠軍德莎克·戴維獲得銅牌。 攀巖男子速度個人賽，儲守宏以4.80秒的成績戰勝世界紀錄保持者、美國選手塞繆爾·沃森奪得男子冠軍。 8月14日，在2025年成都世運會攀巖女子速度個人賽決賽中，中國選手鄧麗娟成績為6秒40，以0.01秒的優勢奪冠。圖為鄧麗娟(左)在比賽中。 記者 張浪 攝 在速度輪滑賽場，張振海在速度輪滑場地賽(500米+D爭先)決賽中以42秒336的成績取得銅牌，這是中國輪滑隊首次在世運會該項目奪牌。張振海說，15日他還將在自己的優勢項目(1000米爭先)中拼盡全力。 作為2028年洛杉磯奧運會新增項目，腰旗橄欖球當日開賽。今年5月才正式組建的中國女子腰旗橄欖球隊在首場比賽中以45:47惜敗給奧地利隊。賽後中國隊教練郭瑞彬稱讚了球員表現。「我們進攻組打得特別好，如果我們在前三輪能拿下附加分，我們就能夠贏得這場比賽。」 地擲球項目進行了四小項預賽，法國、義大利隊優勢明顯，進入其中三個項目半決賽。中國選手顏琳琳晉級小金屬女子單人準確拋擊半決賽；在大金屬地擲球男子單人連續拋擊預賽中，中國小將張曉輝位居第五名，無緣晉級。 鐵人兩項方面，39歲的法國名將班傑明·喬奎特以1小時14分14秒摘得男子單人鐵人兩項金牌。中國選手段正宇、仝雨佳分列該項目第16名和第19名。 為期兩日的桑搏大項迎來收官。成都世運會是桑搏項目自1993年荷蘭海牙世運會後，時隔32年再度回歸世運會大家庭，吸引多位世界排名前列的選手參賽。烏克蘭隊繼首日獨攬男子格鬥三金後，次日再奪男子團體金牌；女子團體金牌則被哈薩克斯坦隊收入囊中。 目前成都世運會賽程僅剩三個比賽日。中國隊以25金7銀7銅穩居金牌榜首位，德國隊以15金14銀14銅位居次席，烏克蘭隊繼續鞏固第三位置，以14金9銀10銅緊隨其後。 15日，成都世運會將決出15枚金牌，中國隊有望衝擊攀巖、健美操、地擲球等項目的金牌。(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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