《南京照相館》在德國慕尼黑全歐首映
2025-10-23 05:40 3,965次浏览貴州畢節8月4日電 (記者 瞿宏倫)2025年畢節市首屆「同心杯」全國青少年足球邀請賽3日在貴州省畢節市體育運動學校開幕。賽事作為貴州省「百隊千場」足球青訓夏季系列賽的重要組成部分，邀請賽為全國青少年足球愛好者奉上了一場融合競技激情與夏日活力的綠茵盛宴。 圖為比賽現場。 貴州省體育局供圖 本屆賽事聚焦青少年足球人才培養，設置了U14男子、女子組比賽。來自中國西部地區體教融合足球青訓八個試點地區、貴州足球青訓「一主四輔」四個市州及廣州市部分地區足球隊等27支青訓隊伍約700名球員齊聚畢節。 作為國家體育總局確定的8個西部地區體教融合足球青訓體系建設試點地區之一，畢節市積極搭建高水平競技平臺。本次邀請賽的核心目標之一，正是促進各試點地區間的深度交流。 圖為比賽現場。 貴州省體育局供圖 作為東道主，畢節市青訓中心本次有兩支隊伍亮相，揭幕戰中男隊對陣上海靜安青訓中心。「面對這支非常成熟的隊伍，我們比起來會有點吃力，我們主要是抱著學習交流的心態來對待這一場比賽。」畢節足球隊領隊李宏薪說：「這次能讓我們隊員與其他青訓中心的隊員交流，是一次開闊眼界、增強實力的機會。」 2024年，貴州形成「一主四輔」的青訓格局，此次「四輔」足球青訓中心：貴陽、遵義、黔西南、黔南也各自派出參賽隊伍，各地球員在畢節的綠茵場上揮灑汗水，奮力拼搏，通過高強度的「夏賽」助力「夏訓」，同心同行為貴州足球的未來築基蓄力。 黔西南州足球隊領隊夏關偉說：「本次比賽主要鍛鍊隊伍的技能戰術，同時學習優秀隊伍的長處。希望通過多場次的比賽，共同將我們貴州足球小將的實力提升上去。」 圖為比賽現場。 貴州省體育局供圖 賽事期間，組委會還特別安排了豐富的文化研學活動。參賽運動員們將前往同心展覽館、畢節市博物館、紅六軍團政治部舊址等紅色教育基地及歷史文化場館參觀。 賽事組委會相關負責人表示，這些活動不僅豐富了賽事內涵，促進青少年全面發展，更完美契合「賽動黔景」的內涵，讓激烈的賽場競技與貴州深厚的歷史文化、紅色基因及秀美風光相互交融，為參賽者呈現一個立體、多彩的貴州。 本次邀請賽由貴州省體育局、畢節市人民政府主辦，畢節市體育局、貴州省足球協會承辦。(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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