廣州「穗善『AI』守護行動」啟動 提升居家養老安全
2025-12-03 21:11 9,936次浏览成都8月8日電 (祝歡)8日是第12屆世界運動會(以下簡稱「成都世運會」)泰拳項目的首個比賽日。成都世運會中國泰拳隊派出劉曉慧、楊羽習、匡菲、季龍騰、韓鑫、張程程6名選手參賽，其中「00後」4人，「90後」2人，「00後」佔比超過六成。 在當日的比賽中，中國隊劉曉慧、韓鑫、張程程分別晉級女子48公斤級、女子60公斤級、男子86公斤級半決賽。 劉曉慧(藍衣)比賽現場。記者劉忠俊 攝 出生於2005年的劉曉慧作為中國隊第一位出場的選手，在前兩輪攻勢猛烈下建立優勢，以29：28戰勝新加坡選手拿下首場勝利，順利晉級四強。「看到這麼多人給我加油，我非常激動，開局也打得比較清晰，正蹬腿也有命中。」劉曉慧表示，主場作戰現場觀眾的加油給自己帶來了動力，接下來將專心打好比賽，把每一場比賽當成最後一場比賽來打。 「今天她的發揮已經非常不錯，前兩輪非常主動，在集訓的時候我們專門練習了中國傳統的蹬腿，她今天也發揮出來了。」成都世運會中國泰拳隊總教練郭裔高度評價了劉曉慧的表現。 楊羽習(藍衣)比賽現場。記者劉忠俊 攝 「我們的目標就是把每一場都當成最後一場來打，向獎牌發起衝刺。」在郭裔看來，中國隊出戰泰拳比賽的均為年輕運動員，面對眾多強手，發揮好自己的能力就是最好的結果。 「泰拳雖然起源於泰國，但文化的交流互鑑可以促進武術文化的發展，包括泰拳成功的商業化經驗等都值得我們學習和借鑑。」在成都世運會泰拳項目競賽主任黎桂華看來，本次泰拳項目是備受關注的一個格鬥項目，也是推廣泰拳的好機會。 據了解，泰拳起源於古高棉拳系，2017年弗羅茨瓦夫世界運動會成為正式比賽項目，於2024年成為巴黎奧運會表演項目。泰拳比賽即對抗性實戰，泰拳的文化精髓是將身體與精神修煉融為一體，在剛猛搏擊中傳承禮儀、毅力和信仰。 本次成都世運會泰拳項目按照男女不同公斤級共設6個小項，48名運動員參賽，於8月8日至10日角逐6枚金牌。(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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