遭遇雷電不同情形應對方式不同，遇到雷擊如何正確應對？科普↓
2025-12-03 12:58 5,165次浏览成都8月8日電 題：13歲「小孩姐」闖世運：壁球場上學無止境 作者 王利文 當日本壁球名將渡邊聰美的扣殺在玻璃牆震出嗡鳴，13歲的中國選手殷子媛仰頭盯著那道白色弧線，馬尾辮被汗水浸透貼在頸間。8日的成都世運會壁球場館內，比賽定格在0：3。首戰略顯遺憾，這位本屆世運會賽場上最年輕的選手向著看臺握拳比了個「繼續努力」的手勢。 壁球19世紀在英國起源，運動員在封閉式的矩形球場內，通過將球擊向牆面使對方無法合法回球得分。這項運動具有短距離衝刺、快速變向、立體空間擊球等特點，兼具爆發力與策略性，被譽為「室內運動之王」，1997年首次登上世界運動會的舞臺。 8月8日，成都世運會壁球項目開賽，13歲的中國選手殷子媛(右)迎戰日本選手渡邊聰美。記者 張浪 攝 殷子媛的世運會首秀頗具戲劇性。對手渡邊聰美不僅是目前世界排名第六的高手，兩年前還曾在日本青少年公開賽上指導過她。「當時我才10歲出頭，拿著合影看了好久。」殷子媛笑著說，賽前看到對陣表時竟有些小激動，「能抽到跟她過招，是特別難得的學習機會」。 比賽中，渡邊聰美的快節奏進攻讓殷子媛有些措手不及。「她的球路太刁鑽了，身體對抗也佔優勢，我一被撞就有點懵。」小姑娘坦言，自己原本計劃的「後場調動+突擊」戰術沒能施展，場邊教練「放開打」的寬慰讓她逐漸放鬆，「至少把平時練的都打出來了，不算遺憾」。 這位開學即將升入八年級的選手，練球已有五年。「爸爸開壁球館，我試過好多項運動，最終還是迷上了這個『小空間裡的大博弈』。」殷子媛比喻，壁球就像「運動中的西洋棋」，在球場中，既要拼速度，又要算策略，「每一拍都得動腦筋，特別有意思」。 8月8日，成都世運會壁球項目開賽，13歲的中國選手殷子媛(左)迎戰日本選手渡邊聰美。記者 張浪 攝 球拍與習題冊的碰撞，構成了殷子媛的日常。她掰著手指算：下午三點半放學後來到球館，練到晚上八九點結束，間隙扒口飯、寫會作業，周末會再加練兩三個小時。 當被問及「最小選手」的身份壓力，她擺擺手：「年齡和水平沒關係呀！隊裡的哥哥姐姐都很照顧我，我們的訓練內容也相同。」這次賽前在成都集訓的經歷，也讓她收穫了不少過招經驗。 儘管首戰失利，殷子媛仍期待著明日的遺材賽(為正式比賽早期被淘汰選手設置的附加賽事)：「放開打，比輸贏更重要的是學到新東西。」賽場外的她，剛看完可愛的大熊貓，還盼著能和開幕式上見到的遊泳名將潘展樂合張影。 對於2028年洛杉磯奧運會——壁球首次入奧的舞臺，殷子媛心嚮往之：「我想站上奧運會的賽場。」她為夢想鋪就著清晰路徑：世運會賽事一收官，便馬不停蹄趕回上海備戰下一場較量；未來幾年，徵戰PSA(職業壁球協會)衛星賽攢足實戰經驗；2026年，去闖闖英國青少年壁球公開賽，一步一個腳印實現奧運夢想。(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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