兩岸媒體共訪連橫紀念館
2025-10-30 04:20 4,458次浏览雲南玉溪8月5日電 (陳靜)5日，2025滇港鐵人三項交流訓練營開營暨合作備忘錄籤署儀式在雲南省玉溪市舉行，60餘名滇港青年運動員將共同參與為期兩周的高原訓練與文化交流。兩地還將攜手打造香港鐵人三項運動雲南高原訓練基地，持續開展賽事合作和青年交流。 2025滇港鐵人三項交流訓練營開營暨合作備忘錄籤署儀式5日在雲南省玉溪市舉行。陳靜 攝 此次交流訓練營由中國香港三項鐵人總會(下稱香港三鐵總會)與雲南省玉溪市教育體育局聯合主辦，由中共玉溪市委統戰部和香港特區政府康樂及文化事務署分別擔任支持單位和資助單位。交流營期間，兩地運動員將在玉溪高原體育運動中心開展多場聯合訓練和友誼活動，感受不同地域體育文化魅力。 根據當天籤署的合作備忘錄，香港三鐵總會將與玉溪市教育體育局、華體集團等單位掛牌合作，以玉溪高原體育運動中心為依託，共同打造香港鐵人三項運動高原訓練基地，並計劃每年組織運動員赴玉溪進行高原訓練和青年交流。 同時，玉溪市同意授權香港三鐵總會成為內地相關賽事的特別合作夥伴。雙方將聯合推動鐵人三項新型IP賽事的舉辦，邀請對方運動員赴當地參與賽事，把賽事打造為兩地運動員、教練、技術官員以及賽事組織者交流互鑑的平臺。 5日，玉溪市教育體育局局長張燕華(右)與香港三鐵總會秘書長、雲南省政協委員陳嶽鵬(左)代表雙方籤署合作備忘錄。陳靜 攝 開營儀式上，雲南省委統戰部副部長趙修春表示，鐵人三項不僅僅是一項運動，更是自我超越、頑強拼搏精神的體現。相信這一運動將有力推動滇港兩地特別是青少年體育文化交流互動、增進香港青少年的國情認知，為深化滇港全方位交流合作以及雲南經濟社會發展注入新的動力、增添新的能量，助推雲南高質量發展。 中國香港三項鐵人總會會長周俏男表示，今年11月第十五屆全國運動會將首次由粵港澳三地聯合舉辦，其中鐵人三項項目由香港承辦。為此，香港鐵三運動員需要通過更多高水平的訓練與交流提升實力，此次交流訓練營正是備戰全運會的重要實踐，讓運動員們感受高原訓練的獨特優勢。同時，通過技術切磋和文化互動，運動員們既能追求競技突破，也拉近了滇港兩地距離，深化友誼與合作。 玉溪市人民政府副市長劉冰介紹，玉溪市委、市政府歷來高度重視體育事業發展，緊緊圍繞雲南省打造「高原訓練勝地、戶外運動天堂、四季賽事樂園」的目標，大力發展體育競賽、體育旅遊和高原體育訓練等產業，全市已打造多個集訓練、賽事、食宿、休閒功能於一體，富有高原特色的體育訓練基地。期待以此次活動為紐帶，進一步深化滇港兩地在體育賽事組織、專業人才培養、體育產業聯動等多領域的務實合作，攜手推動兩地體育事業繁榮發展。 當日，雲南省委統戰部副部長趙修春，雲南省體育局副局長張雲龍，玉溪市委常委、統戰部部長普光照，玉溪市政府副市長劉冰，中央人民政府駐香港特別行政區聯絡辦公室宣傳文體部體育處處長朱劍平，香港特別行政區政府駐成都經濟貿易辦事處主任袁嘉諾等嘉賓出席開營儀式。玉溪市教育體育局局長張燕華與香港三鐵總會秘書長、雲南省政協委員陳嶽鵬代表雙方籤署合作備忘錄。(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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