美國白宮新聞秘書表示 俄美元首會晤將在安克雷奇舉行
2026-03-05 00:57 5,327次浏览成都8月9日電 (單鵬)中國女子棍網球隊9日上午結束成都世運會棍網球項目小組賽徵程。末戰雖0比25負於衛冕冠軍加拿大隊，姑娘們仍用頑強拼搏贏得全場掌聲。 成都世運會上，中國隊以東道主身份獲得棍網球參賽資格。這支平均年齡僅約23歲的隊伍在今年6月才「壓哨」組隊。隊伍中既有普通上班族，也有在校大學生，還有「海歸」華僑。開赴成都前，她們已在上海進行了三周的封閉集訓。 圖為9日中國隊與加拿大隊比賽現場。 記者 安源 攝 「這批隊員已是國內女子棍網球水平最頂尖的一批，雖然與國外職業運動員在身體條件上有差距，但她們的技術、熱情均屬上乘。」中國女子棍網球隊主教練肖瀟接受採訪時說。 據了解，起源於北美印第安部落的棍網球，在中國是一項小眾運動。比賽中，運動員需要手持一根頂端帶網兜的球桿，兜球拋傳、揮桿射門。棍網球比賽節奏緊湊，攻防切換迅速，進攻方拿球後須在30秒內完成射門。 成都世運會棍網球項目為六人制女子組比賽，每場分4節，每節8分鐘。中國隊在前兩場小組賽，分別以2比24、3比18的比分，不敵英國隊和日本隊。 9日一役，實力懸殊之下，中國隊索性放棄中場，全隊回縮門前。「一旦在中路給對方太多空間，對方切入球員瞬間就能送出必進球，我們寧肯給遠射，也不讓對手在門前輕鬆得分。」中國隊隊長彭靜說。 圖為中國隊球員彭靜在比賽中。 記者 安源 攝 與此同時，加拿大隊的高壓防守如影隨形，中國隊剛過中線便遭貼身盯防，導致失誤增多。加拿大隊隨即閃電反擊，屢屢得手。 「我們與加拿大隊最明顯的差距是傳球速度。加拿大球員多出身室內棍網球，在狹小的空間裡練就了極快的傳接與移動，放到六人制依舊遊刃有餘；另外，她們雙手運用都很嫻熟，而我們基本還是右手為主，這限制了我們很多。」賽後彭靜復盤比賽時分析道。 成都世運會棍網球項目共有8支球隊參賽，除中國隊外，其餘7隊皆為世界勁旅，實力在中國隊之上。三連敗的分數固然刺眼，卻濃縮成一堂高強度「實戰課」——首次組隊便與最強對手過招，肖瀟把這視為寶貴的歷練。她欣慰地看到，姑娘們的技術、戰術與心理「每天都在升級」，面對高手愈發敢打敢拼。 10日中國隊的收官戰將決定成都世運會棍網球項目第七名歸屬。彭靜立下小目標：「多進幾個球，我們真的很想做到。」(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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