（輝煌60載 魅力新西藏）專家：治藏穩藏興藏 習近平為西藏工作再劃重點
2025-11-26 05:08 6,178次浏览成都8月14日電 題：義大利兄弟殘疾人柔術奪金：生活處處留有驚喜 作者 單鵬 等待裁判宣布決賽結果的那十幾秒，納波利兄弟的心中仿佛像奏響了一支激昂的樂曲。他們的世界冠軍之路堪比坐火箭：從今年1月在義大利熱那亞贏得人生首場比賽，到站上成都世運會智力殘疾混合雙人柔術項目決賽場地，僅用了大約7個月。 「是的！我們做到了！」當裁判舉手示意納波利兄弟成為世界冠軍，他們強忍激動，先是向決賽對手、蒙古國的一對組合和教練握手致意，接下來便是盡情的狂歡。 29歲的哥哥喬瓦尼(Giovanni)一把抱起19歲的弟弟彼得羅(Pietro)，彼得羅順勢騎在喬瓦尼的身上，振臂高呼。這一刻，兄弟倆把壓抑了一整天的情緒全部釋放出來。 「太棒了！你真厲害！」喬瓦尼連連對弟弟彼得羅說。喬瓦尼家有兄弟四人，留著鬍鬚、肩膀寬闊的喬瓦尼排行老三，而彼得羅是家裡的第四子。不同於哥哥，身形瘦小的彼得羅是一名唐氏症候群患者。 成都世運會首次將殘疾人柔術納入正式比賽項目，納波利兄弟才得以來到中國。他們參加的智力殘疾混合雙人柔術項目，今年共有5個國家的6組選手參賽。 預賽中，納波利兄弟優勢並不明顯，僅以並列第三名的成績進入半決賽。但在半決賽和金牌賽中，兩兄弟展現出非凡的默契，成為該項目歷史上首金獲得者。 義大利的納波利兄弟在成都世運會獲得智力殘疾混合雙人柔術項目金牌。圖為喬瓦尼(右一)與彼得羅(左一)佩戴金牌與教練合影。受訪者 供圖 這塊金牌也是納波利兄弟倆的第一個世界冠軍。「轉眼站上世運會的賽場，我很緊張」，喬瓦尼接受專訪時談道，「而彼得羅卻顯得格外冷靜，他一整天都高度專注，直到奪得金牌才徹底釋放」。 在哥哥喬瓦尼眼中，弟弟彼得羅是一個真正的鬥士。因患有唐氏症候群，生活中對正常人來說輕而易舉的事，卻成了彼得羅的難題。「但他一直在挑戰自己的極限。」喬瓦尼說，彼得羅曾憑個人努力拿到了餐廳服務員資格，「這是我們全家人的一個大目標」。 彼得羅選擇柔術，很大程度受到喬瓦尼的影響。喬瓦尼從17歲開始練柔術。幾年後，在喬瓦尼教練多娜泰拉(Donatella)的建議下，彼得羅也走進了柔術館。由於殘疾人柔術項目多為個人防衛策略的套路展示，需二人成組，因此喬瓦尼自然而然成為彼得羅的搭檔。 兄弟情成了納波利兄弟練習柔術的天然優勢。「兄弟之間本來就會打打鬧鬧，對我們來說，只是挑選合適的進攻和技法。」喬瓦尼說，柔術和殘疾人柔術本質上沒什麼區別，最大的挑戰是把技術動作調整到彼得羅的能力範圍內。在多娜泰拉和另一位教練塞爾吉奧(Sergio)的幫助下，這一問題順利解決。 成都世運會金牌給了納波利兄弟更多信心，他們打算繼續參加國際大賽，鼓勵更多人擁抱柔術。 「在義大利，佩波幾乎不可能靠柔術謀生。不過柔術讓他更懂自己的力量，也學會了掌控自我。」喬瓦尼說，無論是生活高潮還是低谷，柔術是永恆不變的心靈港灣，「我們會拭目以待，看看生活給我們留了哪些驚喜」。(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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