評論：臺灣「大罷免」塵埃落定 民進黨當局政治惡鬥當休矣
2025-11-22 08:46 4,834次浏览成都8月12日電 (記者 邢翀 賀劭清)成都世運會12日進入開幕後的第五個比賽日，當日決出22枚金牌，中國隊在武術、柔術項目上共獲得4金，目前共收穫18金6銀2銅，繼續領跑金牌榜。 武術本屆賽事首次成為世運會正賽項目，設6個散打小項和6個套路小項。此前在武術套路比賽中，中國隊取得2金，包括本屆世運會中國隊首金——盧卓靈女子太極拳-太極劍的金牌。 當日，在武術散打比賽中，中國隊接連傳來好消息：女子52公斤級和60公斤級決賽，陳夢粵、李志勤均以兩回合擊敗各自對手奪冠，兩年前李志勤還曾在成都大運會60公斤級比賽中奪冠；男子56公斤級決賽，唐思碩以「分差勝」力克越南選手。此外朱海蘭在女子70公斤級決賽獲得銀牌，中國隊在武術散打共獲3金1銀。 8月12日晚，在2025年成都世運會武術散打男子56公斤級決賽中，中國選手唐思碩戰勝越南選手奪得冠軍。圖為唐思碩(藍方)在比賽現場。 記者 張浪 攝 成都世運會柔術比賽設搏擊、寢技、套路、殘疾人柔術4個分項，19個小項，共132名運動員參賽。12日為最後一個比賽日，中國隊斬獲1金1銀，均出自本屆賽事首設的殘疾人柔術分項——小將李雨財/郭奧在肢體殘疾混合雙人以167:162力克德國組合折桂，同樣來自四川的王文強/潘天佑以6分之差獲視力殘疾混合雙人銀牌。隨著柔術大項收官，泰國隊以3金1銅問鼎單項金牌榜。 荷球混合團體賽，荷蘭隊以23:16擊敗老對手比利時隊，自1985年該項目進入世運會以來荷蘭隊已實現11連冠；中國臺北隊在銅牌賽中戰勝捷克隊獲得季軍；處於新老交替期的中國隊以16:18憾負葡萄牙隊，名列第八。沙灘手球賽場，德國男隊再次上演「一球制勝」，以總比分2:1戰勝葡萄牙隊強勢奪冠；上屆世運會冠軍德國女隊則在與阿根廷隊的點球對決中失利摘銀。首次參加世運會的中國沙灘手球隊取得了女子第六、男子第八的成績。 壁球賽場同樣決出男女桂冠。法國名將克魯安以3:0橫掃匈牙利黑馬法爾卡斯成功衛冕，26歲的日本女將渡邊聰美用時28分鐘以相同比分擊敗法國選手史蒂芬，首奪世運會金牌。備受關注的中國香港「壁球一姐」何子樂銅牌戰出現較多失誤，以0:3無緣獎牌。處於起步階段的中國壁球隊5男6女均止步32強。 西班牙選手在速度輪滑公路賽男子10000米積分賽和男子單圈爭先賽中斬獲金牌，法國和哥倫比亞選手分獲這兩項女子項目金牌。退役後再復出的中國名將郭丹女子10000米積分賽排名第6，速度輪滑世錦賽冠軍張振海在男子單圈爭先賽未能進入35秒大關無緣獎牌。張振海透露他將跨界轉項冬奧項目速度滑冰。 在關注度較高的撞球項目中，中國隊9人出戰6人晉級。斯諾克名將白雨露和肖國棟分別打入女子決賽和男子半決賽，女選手唐春曉和男選手張泰藝躋身八球混合半決賽，劉莎莎和韓雨均獲得女子花式撞球四強席位。 8月12日，在2025年成都世運會女子斯諾克6紅球半決賽比賽中，中國選手白雨露戰勝對手晉級決賽。圖為白雨露在比賽中。 記者 田雨昊 攝 跑酷迎來首個比賽日，24歲的富思達以總分17.4分位列男子自由式項目第五，這是中國男子選手第一次參加世運會跑酷項目。團隊飛盤項目拉開戰幕，首次亮相世運會賽場的中國隊首戰8:13不敵德國隊。 在金牌榜上，中國隊以18金6銀2銅繼續領跑，德國隊15金12銀8銅位列第二，義大利隊9金14銀14銅暫列第三。目前共有59個國家和地區有獎牌入帳，其中37支隊伍獲得金牌。 成都世運會13日將決出21枚金牌，中國隊在跑酷、撞球項目有奪金希望，世界冠軍商春松和白雨露將分別在跑酷女子自由式、女子斯諾克比賽中向個人首枚世運會金牌發起衝擊。值得一提的是，商春松是中國女子體操隊前隊長，曾率隊奪得裡約奧運會體操女子團體銅牌。(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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