中銀香港上半年股東應佔溢利同比升10.5%
2025-10-23 02:35 9,856次浏览成都8月12日電 題：「熊貓故裡」的世運奇緣：像愛大熊貓一樣愛中國的一切 作者 賀劭清 袁牟知博 董澤宇 「參加成都世運會是一次非常愉快的經歷，現在我像喜愛大熊貓一樣喜愛中國的一切。」在世運村外的好運市集，成都世運會葡萄牙運動員米格爾·裡貝羅一天就交換了15枚大熊貓主題徽章。 米格爾·裡貝羅說，他從未想過自己有一天會來到中國參加比賽，更沒想到自己會在這個夏天遇到比過往所有時光加起來都多的「大熊貓」。 會徽藏著大熊貓，吉祥物之一的「蜀寶」源於大熊貓，獎牌造型是大熊貓，就連火炬都是大熊貓愛吃的竹子造型……正在「大熊貓故鄉」中國成都舉行的世運會，無處不在的大熊貓元素為各國運動員帶來驚喜，也為他們打開了一扇了解中國的窗。 8月9日，空手道61公斤級冠軍龔莉(中)與亞軍島田佐良良(左)、季軍Noursin Aly拿著大熊貓元素的獎牌、紀念品自拍合影。 記者 田雨昊 攝 米格爾·裡貝羅說，交換大熊貓徽章的過程，能快速拉近人與人之間的距離。很多中國人在交換徽章時，會和他分享不同的大熊貓的故事。「中國人給大熊貓取了名字，我很難區分每隻大熊貓的不同。但是我從這些保護大熊貓的故事中，看到一個比書本上更綠色、更可愛的中國。」 大熊貓元素還被廣泛融入到成都世運會民俗活動、非遺體驗中。在好運市集捏麵人攤位前，巴拿馬運動員阿羅塞梅納·雅克琳正饒有興致地跟著一位四川師傅學捏大熊貓面人。這場跨越語言的教學格外暖心：師傅用地道的四川話演示，她用英語輕聲提問，儘管彼此聽不懂對方的話語，指尖的動作卻格外默契——捏、搓、揉、壓間，大熊貓的輪廓在兩人手中慢慢成形。 8月9日，巴拿馬運動員阿羅塞梅納·雅克琳(中)在成都學習捏大熊貓面人。袁牟知博 攝 「中國人太會創造美好了！」阿羅塞梅納·雅克琳晃了晃手上的半成品，「說實話做這個很難，但看到這麼可愛的大熊貓，誰能忍住不試試呢？我現在更想了解這個國家了。」 賽場內，大熊貓元素的融入讓勝利的喜悅與中國印記緊密相連。水面蹼泳接力比賽金牌得主許藝川和舒程靜奪冠後迫不及待地「曬」起專屬收穫：除了外形神似大熊貓頭部的獎牌，還有一套大熊貓川劇造型的擺件。 德國拉丁舞組合成員赫裡斯蒂娜·莫申斯卡同樣被獎牌上的大熊貓元素驚喜：「我之前得過世運會獎牌，但是這次獎牌特別不一樣，它裡面有一隻大熊貓！」 美國棍網球運動員夏洛特·諾思在獎牌之外，得到一隻大熊貓「花花」玩偶。她的隊友卡茜迪·威克斯透露，全隊姑娘們已搶先探訪了成都大熊貓繁育研究基地。「能親眼見到大熊貓真的太棒了！」 事實上，連日來成都大熊貓繁育研究基地內隨處可見世運健兒。比利時拔河運動員馬克斯身披雨衣，用手機專註記錄大熊貓雨中嬉戲萌態。「我在比利時動物園見過一隻大熊貓，成都能一次看到這麼多大熊貓，實在太幸福了！」 8月10日，比利時拔河運動員馬克斯在雨中排隊看大熊貓。 記者 董澤宇 攝 墨西哥殘疾人柔術運動員莫雷諾選購了滿滿一背包大熊貓周邊——徽章、冰箱貼……他感慨道：「雖然人潮湧動，但能在大熊貓真正的家園見到它們，這本身就是一趟奇妙旅程。」(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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