江西上高縣一養豬場存在養殖汙染問題？官方發情況通報
2025-11-27 04:26 7,548次浏览今年8月8日，是我國第17個「全民健身日」 2024年8月，習近平總書記在人民大會堂 接見第33屆夏季奧林匹克運動會 中國體育代表團全體成員時講話指出 體育強國的基礎在於群眾體育 從「廣泛開展全民健身運動」寫入十八大報告 到2014年全民健身上升為國家戰略 運動正在成為更多人習慣的生活方式 更成為推動健康中國建設的重要力量 2025年4月19日，自行車運動愛好者在山東日照的海濱騎行綠道騎行。 8月7日晚，第12屆世界運動會開幕式在成都舉行 繼第31屆世界大學生夏季運動會後 時隔兩年，成都再次舉辦世界性體育盛會 2025年8月7日在第12屆世界運動會開幕式上拍攝的焰火表演。 2025年8月7日，愛沙尼亞體育代表團成員在第12屆世界運動會開幕式上起舞。 從「大運」到「世運」 成都堅持融合專業辦賽與全民健身 以大賽熱情激發百姓運動熱情 以賽事遺產滿足群眾運動需求 體育事業實現了 「以人民為中心」的蓬勃發展 2025年8月5日，小朋友在四川成都錦城湖公園內騎行。 2025年3月23日，市民在四川成都參加5000米東安湖環湖歡樂跑活動。 2025年1月14日，遊客在四川成都西嶺雪山滑雪場滑雪。 2024年8月9日，一名運動員在四川成都尖鋒旱雪四季滑雪場訓練。 2024年7月14日，市民在四川成都錦城湖公園進行跑步訓練。 2023年6月25日，市民在四川成都錦城湖公園綠道上騎行。 近年來，隨著成都承辦的國際賽事越來越多，這座歷史文化名城的體育設施也更加完善：東安湖體育公園、高新體育中心、鳳凰山體育公園等新建場館拔地而起；「橋下空間」、「屋頂空間」、「街旁空間」等等城市的「金角銀邊」也被建設為市民運動好去處。至2022年底，成都擁有體育場地設施6.41萬個，已建成5000多公裡長的天府綠道，植入體育設施1700多處。在建設「賽事名城」的目標下，一個個體育地標正在成為成都的新名片。 2024年6月18日，健身愛好者在四川成都新華公園內鍛鍊。 2023年4月19日，體育愛好者在四川成都東安湖體育公園練習滑板。 攝影：賴向東 鮑菲菲 謝環馳 劉坤 沈伯韓 王曦 範長國 編輯：畢曉洋 李琰 新華社攝影部、四川分社聯合製作 新華社第一工作室出品
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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