「疑賴論」在國際發酵 國臺辦：勾連外部勢力謀「獨」的企圖都註定失敗
2025-10-31 06:33 5,415次浏览北京8月13日電 當地時間8月12日，2025年沙烏地阿拉伯斯諾克大師賽在吉達決出16強席位，中國軍團8人出戰，最終丁俊暉、趙心童、斯佳輝、常冰玉4人得以晉級。 沙烏地阿拉伯斯諾克大師賽是在2024年首次舉辦的斯諾克職業排名賽，賽事規模僅次於斯諾克世錦賽，有144名選手參加。中國軍團此次參賽陣容龐大，最終吳宜澤、龍澤煌、常冰玉、袁思俊闖進32強，與世界排名在前16位的丁俊暉、趙心童、斯佳輝和張安達會師。 當日比賽中，丁俊暉對陣蘇格蘭球手史蒂芬·馬奎爾，儘管馬奎爾在首局就擊出單杆129分，但丁俊暉全程發揮穩健，以5比2取勝，順利晉級16強。 面對排名遠在自己之下的英格蘭球手史蒂芬·霍爾沃斯，上個賽季世錦賽奪冠的趙心童呈現火熱手感，整場比賽擊出兩個單杆破百和三個單杆90+，以5比0輕取對手晉級。 本賽季剛剛恢復職業資格的常冰玉延續自此次賽事首輪就呈現出的好狀態，在與世界排名第十位的北愛爾蘭球手馬克·艾倫的比賽中，常冰玉憑藉極具韌性的表現，在苦戰九局後，以5比4取勝，拿到一個16強席位。 當日一場「德比戰」在斯佳輝與吳宜澤之間展開，同為「00後」的二人在比賽中各有發揮，均打出四個單杆50+，最終斯佳輝以5比3取勝。 當日中國球手參與的另外幾場比賽中，張安達以2比5不敵英格蘭球手斯圖爾特·賓漢姆，龍澤煌3比5負於英格蘭強手馬克·塞爾比，袁思俊以相同比分被威爾斯球手馬克·威廉士淘汰。 此外，世界排名第一的英格蘭名將賈德·特魯姆普意外以3比5被同樣來自英格蘭、世界排名僅為68位的奧利弗·萊恩斯淘汰，「火箭」羅尼·奧沙利文以5比0輕取英格蘭球手喬·奧康納晉級。 當地時間8月13日，此次賽事將展開16進8輪次的爭奪，比賽採取11局6勝制。丁俊暉與趙心童的對手分別為英格蘭球手巴裡·霍金斯和克裡斯·韋克林，斯佳輝對陣英格蘭名將凱倫·威爾遜，常冰玉則將對陣奧沙利文。(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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