將刑釋人員再就業「反歧視」從文件寫入現實，多地已在實踐
2025-11-16 10:15 3,658次浏览江西都昌8月8日電 題：鄱陽湖畔勁吹太極風 作者 吳鵬泉 江建峰 今年8月8日是我國第17個「全民健身日」。當清晨的陽光灑在鄱陽湖畔的江西省九江市都昌縣東湖文化廣場上，身著太極服的許彩虹領著百餘名拳友開始了晨練。 從太極迷妹到省賽獲獎者 許彩虹今年43歲，其與太極拳結緣於2013年。那一年，她在鎮裡的廣場和社區看到別人練習太極拳。 「太極拳的拳式沉穩內斂，我覺得很有魅力。」迷上了太極拳的許彩虹開始拜師學藝。在啟蒙老師的耐心指導下，她從招式僵硬到身法漸柔，從發力慌亂到氣韻貫通，每一點進步都浸著琢磨的專注與練習的汗水。 圖為在江西省九江市都昌縣東湖文化廣場，民眾在練習太極拳。都昌縣融媒體中心供圖 功夫不負有心人。技藝逐年進步的許彩虹在各類體育賽事中屢創佳績。日前在2025年全國太極拳公開賽(江西賽區)暨江西省太極拳聯賽上，她奪得女子中年組(D組)42式太極劍一等獎、42式太極拳一等獎。 指導拳友們練習太極拳，成了許彩虹雷打不動的日常。「在練習太極的過程中收穫良多，結識了恩師、志同道合的拳友、熱情好學的學生。在強身健體的同時，涵養了心性。」她說。 從248人到6000餘人 都昌縣太極拳運動的蓬勃發展，始於當地2013年提出的「創都昌特色，建太極之鄉」發展目標。 在多方力量推動下，都昌縣這項運動從最初248人發展到如今6000餘人，隊伍數量從11支激增至420支，實現了「鎮鎮有分會、村村有拳隊」的網格化覆蓋。 圖為在江西省九江市都昌縣某廣場上，民眾在表演太極拳。都昌縣融媒體中心供圖 如何促進太極拳運動水平提升？2020年獲評「全國老年太極拳之鄉」的都昌縣採取「培訓+賽事」雙輪驅動舉措：一方面持續進行開班培訓和師傅帶教，網上授課與行家指教活動；另一方面承辦多項高端賽事。 「都昌優良的生態氣候很適合太極拳運動的開展，中老年人參與熱情高漲，全民練習太極拳的氛圍火熱。」都昌縣太極拳協會執行會長辛不凡說道。 從傳統武學到時代表達 「太極拳是中華傳統文化的瑰寶。」在都昌縣南山風景區綜合休閒文化廣場，當音樂響起，62歲的孔慶華沉浸在太極的韻律中。 「習練太極拳能起到養身、養心、養氣的功效，太極不僅是健身運動，更要成為科學養生的載體。」許彩虹正在探索將太極與現代運動進行科學結合。 為將太極文化與現代生活深度融合，都昌縣在老年大學開設「太極拳」課程，並把太極元素融入鄱陽湖生態旅遊。 圖為在江西省九江市都昌縣某廣場上，民眾練習太極拳。都昌縣融媒體中心供圖 從白髮蒼蒼的老者到朝氣蓬勃的少年，太極運動在都昌蔚然成風。正如辛不凡所說：「我們不僅要擦亮『全國老年太極拳之鄉』這塊金字招牌，更要讓太極成為都昌人健康生活的新時尚。」(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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