動感的音樂伴隨炫酷的動作,運動員在各種障礙上閃轉騰挪……雖然天氣炎熱,但今天的成都世運會跑酷賽場座無虛席。在主場觀眾的加油助威聲中,中國選手商春松以24.7分摘得女子自由式項目的金牌,也就此成就世界盃、世錦賽和世運會跑酷比賽的冠軍大滿貫。 今年29歲的商春松,曾擔任國家體操隊隊長,在2016年里約奧運會上獲得體操女團季軍,退役後開始轉項練習跑酷項目。此次奪冠後,商春松表示,在「家門口」獲得冠軍感到十分自豪,「我希望大家多了解跑酷運動,加入我們」。 跑酷源於20世紀90年代的法國,於2006年前後傳入中國,目前在國內還屬於較為小眾的項目。本屆世運會,跑酷設競速和自由式兩個小項。除了商春松,中國隊還有一名選手富思達參賽,他在男子自由式項目的決賽中名列第5。 隨著成都世運會的進行,類似跑酷、壁球這樣的新興項目,逐漸走入民眾視野。「真新鮮」「怎麼玩的」是記者在走訪過程中,聽到觀眾經常提到的詞。 在歐美國家已較為流行的壁球項目,在我國尚處於起步階段。此次世運會,中國壁球隊與歐美選手的實力差距較大,參賽選手均止步32強。 隨著壁球在2023年被正式確認為2028年洛杉磯奧運會新增項目,中國壁球隊在去年得以組建。對這支新隊伍來說,本次世運會之旅並非沒有閃光點——在女子單打16強遺材賽中,劉子儀戰勝澳大利亞選手埃米莉·蘭姆,取得中國隊在世運會壁球項目中的首場勝利;13歲的殷子媛是本屆世運會中國體育代表團年齡最小的選手,她在遺材賽中連勝兩場。 中國壁球隊17歲的小將陳海松告訴記者,壁球需要快速移動、頻繁揮拍和高度集中注意力,運動強度非常大,很有挑戰性,「雖然目前我還不能和國外的高手抗衡,但通過世運會積累經驗,為奧運會蓄力才是關鍵,這次我的收穫遠多於遺憾」。 記者了解到,除壁球外,本屆世運會還包含棍網球、腰旗橄欖球、攀巖等洛杉磯奧運會正式比賽項目。中國隊把世運會作為新奧運周期新興項目一次十分重要的練兵機會,希望通過比賽進一步了解對手、鍛鍊隊伍、發現人才。 通過世運會的聚光燈效應,不少新興項目迎來高光時刻。網絡社交平臺上,「原來棍網球這麼刺激」「跑酷太帥了」「荷球怎麼玩」等討論熱度不斷飆升。新興項目正借世運會的東風,改變著大眾的運動認知版圖。 在日前舉行的成都世運會單排輪滑球比賽中,中國隊最終名列第8。年輕隊員劉超仡認為,雖然實力明顯和強隊有差距,但「我看網上對我們比賽的討論很多,單排輪滑球今後一定能迎來發展的春天」。 據單排輪滑球中國隊教練黃歡介紹,單排輪滑球和冰球運動有頗多相似之處,「我相信通過世運會,單排輪滑球項目一定能受到更多青少年的關注。推廣這個項目不僅有助於自身發展,還能間接培養冰球人才」。 本屆世運會女子沙灘手球項目,中國隊以青少年選手為主,少數老將壓陣。老將沈萍是隊伍裡的「大姐姐」。她對記者表示,年輕隊員們在世運會上獲得了成長,「特別是我看到大眾對沙灘手球的關注度猛增,對這項運動在國內的長遠發展來說意義深遠」。 成都世運會賽場上,雖然中國隊在不少新興項目上未能登上領獎臺,卻也不是空手而回。這些項目或已入選奧運會,或正積極爭取奧運資格,世運會為中國選手們提供了與高手過招、錘鍊技術和心理的寶貴機會。更重要的是,這些項目藉助世運會平臺逐漸進入大眾的視野,對未來它們在國內的發展將大有裨益。 (本報成都8月13日電)
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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