成都8月8日電 (記者 國璇 邢翀)第12屆世界運動會8日在成都進行首個金牌日較量,當日共誕生23枚金牌,賽會首金來自徒步定向男子中距離比賽,由瑞士選手獲得。中國小將盧卓靈摘得武術項目女子太極拳-太極劍金牌,這是中國體育代表團在本屆賽事獲得的首枚金牌。 備受關注的賽會首金誕生於徒步定向賽場,選手需在山地、田野、森林、湖泊等陌生區域藉助地圖和指北針進行導航,併到設計的點位打卡,用時最短者獲勝。 當天烈日炎炎,經驗豐富的瑞士選手裡卡多·蘭坎在男子中距離決賽脫穎而出,奪冠成績為45分22秒。兩位參賽的中國選手唐建達和劉曉明分獲第18名和第23名。徒步定向當日決出的另一枚金牌同樣花落瑞士隊,西蒙娜·埃伯索爾德奪得女子中距離冠軍,中國選手羅瓊、郝雙燕分列第17位和第22位。 8月8日,在2025年成都世運會定向男子中距離決賽中,瑞士選手裡卡多·蘭坎奪冠,獲得本屆世運會首枚金牌。 記者 安源 攝 本屆世運會武術首次成為正式比賽項目。中國小將盧卓靈當日憑藉太極拳9.796分、太極劍9.726分的成績,以總成績19.522分順利將女子太極拳-太極劍項目金牌收入囊中,為中國體育代表團摘得成都世運會首金。首次參加國際性賽事的盧卓靈將在本月22日迎來22歲生日,她在奪冠後喜極而泣:「這是我最好的生日禮物。」 8月8日晚,在成都世運會武術項目女子太極拳-太極劍決賽中,中國選手盧卓靈為中國體育代表團摘得成都世運會首金。 記者 張浪 攝 中國香港隊當日也迎來金牌。在空手道女子型比拼中,東京奧運會季軍、中國香港名將劉慕裳憑藉高難度動作和穩定流暢的節奏獲得45.3分,戰勝上屆世運會該項目亞軍、日本選手尾野真步,首次登頂世運會。 空手道是東京奧運會正式比賽項目,也是世運會「常客」。劉慕裳曾在上一屆世運會收穫該項目銅牌,此次取得新突破。 被列入2028年洛杉磯奧運會比賽項目的壁球開賽。這項運動具有短距離衝刺、快速變向、立體空間擊球等特點,還兼具爆發力與策略性,被譽為「室內運動之王」。建隊不到一年的中國壁球隊派出5男6女參賽,最終11人全部止步首輪。 值得一提的是,13歲的壁球女單小將殷子媛是成都世運會年齡最小的選手,首輪雖以0:3不敵日本名將渡邊聰美,但她期待通過與高手過招積累大賽經驗,力爭站上2028年的奧運舞臺。 軟式曲棍球比賽8日展開多場小組賽對決。在男子預賽B組,中國隊面對實力強勁的捷克隊,以0:36告負;女子棍網球賽場,中國隊在預賽A組第二輪比賽中3:18不敵日本隊。 其他金牌賽事也不乏看點。泳池救生比賽好成績不斷,男、女100米混合救生比賽中,波蘭男選手馬傑赫扎克·卡西佩爾和德國女選手尼娜·霍爾特分別以破世界紀錄的成績奪冠;丹麥組合馬庫森/富勒頓(156環)在複合弓混合團體決賽中以1環優勢險勝墨西哥阿里薩加/弗洛雷斯,獲得射箭項目首金;體操首個決賽項目男子雙人同步蹦床則上演「失誤潮」,葡萄牙組合桑託斯/爾布凱克雖未完成全套動作,仍憑藉31.79分摘得金牌。 首個比賽日共有34個代表團有獎牌進帳,15個代表團分享了23枚金牌,義大利和德國分別摘得4金,以12枚和10枚獎牌排在積分榜前兩位,中國體育代表團以1金並列獎牌榜第九。 9日成都世運會將產生29枚金牌,中國隊有望在武術、空手道、體操等項目中爭奪金牌。其中,東京奧運會季軍、杭州亞運會冠軍龔莉將站上女子組手61公斤級賽場,迎來復出後的重要一戰。此外,龍舟將首次作為世運會正式比賽項目亮相,中國隊等12支隊伍將參加8人座公開賽2000米追逐賽。(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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