廣西崇左加大財政投入 加快構築沿邊開放新高地
2025-11-20 16:44 3,328次浏览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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