陳薪伊、濮存昕攜《道德經》空降滴水湖畔，千年哲思對話年輕新城
2026-03-08 03:04 2,914次浏览成都8月9日電 題：世運的龍舟，世界的龍舟 記者 賀劭清 「難道你們不知道秭歸的橘子很好吃？」9日上午，成都世運會龍舟裁判烏爾麗克在小組賽結束後，迫不及待地向記者分享了她在屈原家鄉的新發現。雖未系統學習中文，但這位多次來中國參與龍舟賽事的德國女裁判卻能清楚用中文說出「秭歸」二字。在烏爾麗克看來，起源於中國的古老龍舟，如今已是風靡全球的水上運動。 當日，千年龍舟首次作為世運會正賽項目，在成都興隆湖劈波斬浪。儘管天氣炎熱，小雨斷斷續續，賽場遠離成都市中心，距離開賽尚有一個小時，岸邊已人頭攢動。 9日，千年龍舟首次作為世運會正賽項目，在成都興隆湖劈波斬浪。 記者 張浪 攝 「全世界的龍舟愛好者，尤其是歐美龍舟愛好者，幾乎都知道屈原。」烏爾麗克回憶，最初愛上龍舟這項運動時，她就對屈原的家鄉充滿憧憬。對於很多德國龍舟隊員，來中國的意義，已超過比賽本身。 對於龍舟之熱，75歲的龍舟項目裁判長、美籍華人陳信豪直言「毫不意外」。陳信豪有著超過20年的龍舟國際賽事執裁經驗，曾參與2005年德國世運會的龍舟執裁。「那是龍舟第一次作為表演賽進入世運會，現場火得不得了，主辦方臨時加售千張站票仍一票難求。」 看到緬甸龍舟隊在預賽以50秒76的佳績拔得小組頭籌，一直在看臺吶喊助威的緬甸龍舟皮划艇協會主席高太敏鬆開了緊握的拳頭。高太敏笑著說，自己在緬甸推廣龍舟運動15年，和大部分水上運動相比，龍舟的魅力在於把所有人緊密團結在一起。這一團結協作、奮楫爭先的精神內核，總能引發不同文化背景參與者的共鳴。 據統計，目前全球約有5000多萬名龍舟愛好者，開展龍舟運動的國家已達近百個。龍舟走向世界的過程，亦是全球「眾人划槳開大船」的旅途。如德國發明了材質輕便的新型龍舟，而陳信豪等美國華人曾為肯亞捐贈龍舟，助力龍舟劃向非洲。 「龍舟進入世運會正賽，固然值得龍舟人欣喜，但我更關心如何讓世界共享龍舟之樂。」在陳信豪看來，成都世運會、赤峰龍舟世界盃等在中國舉辦的各種高級別龍舟賽，以及在社區廣泛開展的龍舟活動，質量可靠的「中國製造」龍舟船隻，讓龍舟更好在全球千橈擊流。 有別於傳統民俗活動中的龍舟，為適應現代競技轉型，成都世運會的龍舟採用新型材料，精簡參賽人數，縮短比賽距離，保留舵手與鼓手，且每支龍舟隊都有一定比例的女性選手。 「人數減少，需要每支龍舟隊派出最強的隊員，每位隊員將自身作用發揮到極致，讓龍舟更有觀賞性。」國際皮划艇聯合會龍舟委員會主席陸偉洪認為，槳手同心，方能破浪前行。面對當今充滿不確定的世界，人類需要這份從遠古文明河流中駛來的東方智慧——在協作中同舟共濟，這或許是龍舟劃入世運會、走向全世界的另一層含義。(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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