網約車司機實現「拎包入住」！普陀區新楊「居高司機之家」正式啟用
2025-11-27 02:55 1,475次浏览成都8月11日電(記者 國璇) 第12屆世界運動會潛水項目11日在成都結束全部比賽，中國隊以6金1銀1銅收官。有驚喜，也有遺憾，主場進行的高水平作戰為中國潛水隊的未來發展提供了寶貴經驗。 本屆世運會潛水項目設有蹼泳、自由潛水和殘疾人自由潛水三個分項。胡瑤瑤、舒程靜、許藝川、謝文敏以1分07秒99的成績奪得女子4×50米水面蹼泳接力冠軍，並打破世界紀錄。四人還在前一日摘得女子4×100米水面蹼泳接力金牌。單項方面，女子100米水面蹼泳項目世界紀錄保持者胡瑤瑤此次收穫銀牌，張思騫在男子50米屏氣潛泳摘銅。 中國蹼泳隊以2金1銀1銅結束了成都世運會的徵程。和上一屆美國伯明罕世運會的5金4銀1銅相比，中國隊此次的成績稍顯遜色。在中國蹼泳隊教練陽向斌看來，中國隊在接力項目捍衛了傳統優勢，但在單項方面，由於環境不適應、心態緊張等因素，中國選手未能發揮出最佳水平。此外，匈牙利隊和德國隊等歐洲勁旅此次位居金牌榜前列，並打破多項世界紀錄，是中國蹼泳隊在人才培養模式等方面值得學習的對象。 以老帶新的堅守與傳承，是中國蹼泳隊奪金的重要原因。此次中國蹼泳隊共有8名選手參賽，只有許藝川和舒程靜是「90後」，兩人分別是世運會的「四朝元老」和「三朝元老」。 在家門口升國旗、唱國歌，兩位老將賽後百感交集。舒程靜說，保持競技狀態不是一件容易的事，所以格外珍惜每次比賽機會。「我很希望自己以後還能再拿出好成績為國效力，但也希望『後浪』能把我們拍下去。」 女隊中年齡最小、首次參加世運會的謝文敏實現了奪金和打破世界紀錄的目標，她表示從前輩身上學到了大賽經驗，在比賽中心態更輕鬆，也希望未來繼續取得突破，讓更多人了解和喜愛蹼泳。 本屆世運會，自由潛水和殘疾人自由潛水首次成為正式比賽項目，也是中國首次選派殘疾人運動員參賽。其中，18歲中國小將龍鄧喜收穫殘疾人自由潛水男子動態有蹼FFS1-FFS2和動態無蹼FFS1-FFS2兩枚金牌。黃靖秋和黃詩雨分獲女子動態無蹼FFS1-FFS2和女子動態有蹼FFS1-FFS2金牌。 中國殘疾人自由潛水隊領隊代青松認為，4枚金牌的好成績展現出中國殘疾人運動員自強自立、奮勇爭先、突破自我和為國爭光的精神。 中國潛水隊領隊蘇科表示，成都世運會潛水項目的增項適應了近年來國內外水上運動持續升溫的趨勢。無論是蹼泳的「速度與激情」，還是自由潛水的「堅韌與耐力」，都展現了人類對水的喜愛和對挑戰極限的不懈追求。 蘇科說：「儘管潛水是非奧項目，但群眾基礎不斷擴大。國際潛水界也在爭取潛水項目進入奧運會。相信在專業隊的加持和民間熱情的推動下，中國潛水會迎來更好的春天。」(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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