時政微觀察丨讓中國新發展成為各國新機遇
2025-11-30 06:39 4,867次浏览成都8月9日電 (記者 嶽依桐 邢翀)9日是成都世運會開幕後的第二個比賽日，共產生29枚金牌，中國隊斬獲其中三金。龍舟首次作為世運會正式比賽項目亮相，該項目首場決賽8人座公開組2000米追逐賽金牌被印尼隊摘得。 中國隊當日在空手道、武術和體操項目中攬入金牌。空手道女子組手61公斤級決賽中，東京奧運會季軍龔莉以5:1戰勝日本選手島田佐良良奪冠。龔莉去年因傷病經歷兩次手術，恢復八個月後在成都世運會復出，此番奪冠讓她淚灑賽場。「傷痛不能阻礙我前行，更像是見證我一次又一次榮譽的勳章。」 8月9日，在2025年成都世運會空手道女子組61公斤級決賽中，中國選手龔莉戰勝日本選手島田佐良良，奪得冠軍。圖為龔莉慶祝勝賽。 記者 田雨昊 攝 武術套路比賽，東道主四川籍選手高久尚將男子長拳-刀術-棍術項目金牌收入囊中，兌現了其「在家門口奪冠」的目標；體操技巧賽，2024年世界技巧世錦賽冠軍丁雯妍、顧荃佳、馬一星成功在技巧女子集體(女三)比賽中奪冠，組合近六年的三位姑娘上演一系列高難度拋接、翻騰和舞蹈動作，以29.230分奪冠，其中難度分比對手高出1分多，在藝術表現上也實現了新突破。 此外，中國香港隊也有金牌入帳。楊頌熹奪得武術套路男子太極拳-太極劍全能金牌，上屆世運會他在該項目摘銅。目前，中國香港隊已在本屆世運會贏得三枚金牌。 龍舟起源於中國，有著數千年歷史，此前曾作為表演(展示)項目登上世運會及東京奧運會。本次成都世運會中，龍舟首次成為正賽項目。世運會的龍舟比賽為競技龍舟，保留鼓手和舵手，船型更小、材料更輕。 龍舟項目決出的第一塊金牌是8人座公開組2000米追逐賽，印尼隊首位出發，展現出良好狀態，完賽成績為9分08秒12，拿下冠軍。第二名中國隊的成績是9分19秒22。西班牙隊劃出9分23秒75，獲得銅牌。 當日皮划艇大項的其他項目中，丹麥選手彼澤森在男子單人皮艇短距離中奪冠，成績為13分45秒46，成為該項目首位在世運會成功衛冕的選手。 頗具趣味性的拔河項目上演男子640公斤級決賽，英國隊以3:0力克上屆冠軍瑞士隊成功「復仇」。荷蘭選手施洛瑟以150環滿環成績奪得射準射箭複合弓男子冠軍，這也是成都世運會射箭項目首個滿環金牌。摩爾多瓦老將格盧霍夫/格拉祖諾娃在體育舞蹈標準舞以196.58分強勢奪金，中國組合譚然/周忻凝以172.58分排名第十，追平中國隊世運會該項目最好成績。 8月9日，2025年成都世運會男子室外拔河640公斤級決賽在東安湖體育公園中央廣場進行，英國隊勝瑞士隊奪得冠軍。 記者 劉忠俊 攝 泳池救生項目收官，16枚金牌花落各家，義大利隊以6金領跑，德國隊以5金緊隨其後，德國隊名將尼娜·霍爾特在個人和接力項目上共收穫5枚金牌。 中國隊當日也參與了其他賽事較量。壁球女子單打16強遺材賽，18歲中國運動員劉子儀以3:2取勝，這是中國隊在世運會參賽史中獲得的首場壁球項目勝利；莊天才、徐露分別拿到男子尾波衝浪和女子尾波滑水項目的決賽席位，徐露是開幕式主火炬點火手，她表示決賽準備「放大招」。 目前，德國隊以8金領跑金牌榜，義大利隊以6金緊隨其後，中國隊收穫4金。 10日成都世運會將決出48枚金牌，是本屆世運會產生金牌數最多的比賽日。中國隊有望在蹼泳、泰拳等多個項目衝擊領獎臺，尤其在具有傳統優勢的蹼泳比賽中，有望向金牌發起衝擊。(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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