米蘭冬奧會花樣滑冰項目資格賽和國際滑聯成年大獎賽中國站選拔在京進行
2026-02-25 21:44 1,961次浏览成都8月12日電 題：「熊貓故裡」的世運奇緣：像愛大熊貓一樣愛中國的一切 作者 賀劭清 袁牟知博 董澤宇 「參加成都世運會是一次非常愉快的經歷，現在我像喜愛大熊貓一樣喜愛中國的一切。」在世運村外的好運市集，成都世運會葡萄牙運動員米格爾·裡貝羅一天就交換了15枚大熊貓主題徽章。 米格爾·裡貝羅說，他從未想過自己有一天會來到中國參加比賽，更沒想到自己會在這個夏天遇到比過往所有時光加起來都多的「大熊貓」。 會徽藏著大熊貓，吉祥物之一的「蜀寶」源於大熊貓，獎牌造型是大熊貓，就連火炬都是大熊貓愛吃的竹子造型……正在「大熊貓故鄉」中國成都舉行的世運會，無處不在的大熊貓元素為各國運動員帶來驚喜，也為他們打開了一扇了解中國的窗。 8月9日，空手道61公斤級冠軍龔莉(中)與亞軍島田佐良良(左)、季軍Noursin Aly拿著大熊貓元素的獎牌、紀念品自拍合影。 記者 田雨昊 攝 米格爾·裡貝羅說，交換大熊貓徽章的過程，能快速拉近人與人之間的距離。很多中國人在交換徽章時，會和他分享不同的大熊貓的故事。「中國人給大熊貓取了名字，我很難區分每隻大熊貓的不同。但是我從這些保護大熊貓的故事中，看到一個比書本上更綠色、更可愛的中國。」 大熊貓元素還被廣泛融入到成都世運會民俗活動、非遺體驗中。在好運市集捏麵人攤位前，巴拿馬運動員阿羅塞梅納·雅克琳正饒有興致地跟著一位四川師傅學捏大熊貓面人。這場跨越語言的教學格外暖心：師傅用地道的四川話演示，她用英語輕聲提問，儘管彼此聽不懂對方的話語，指尖的動作卻格外默契——捏、搓、揉、壓間，大熊貓的輪廓在兩人手中慢慢成形。 8月9日，巴拿馬運動員阿羅塞梅納·雅克琳(中)在成都學習捏大熊貓面人。袁牟知博 攝 「中國人太會創造美好了！」阿羅塞梅納·雅克琳晃了晃手上的半成品，「說實話做這個很難，但看到這麼可愛的大熊貓，誰能忍住不試試呢？我現在更想了解這個國家了。」 賽場內，大熊貓元素的融入讓勝利的喜悅與中國印記緊密相連。水面蹼泳接力比賽金牌得主許藝川和舒程靜奪冠後迫不及待地「曬」起專屬收穫：除了外形神似大熊貓頭部的獎牌，還有一套大熊貓川劇造型的擺件。 德國拉丁舞組合成員赫裡斯蒂娜·莫申斯卡同樣被獎牌上的大熊貓元素驚喜：「我之前得過世運會獎牌，但是這次獎牌特別不一樣，它裡面有一隻大熊貓！」 美國棍網球運動員夏洛特·諾思在獎牌之外，得到一隻大熊貓「花花」玩偶。她的隊友卡茜迪·威克斯透露，全隊姑娘們已搶先探訪了成都大熊貓繁育研究基地。「能親眼見到大熊貓真的太棒了！」 事實上，連日來成都大熊貓繁育研究基地內隨處可見世運健兒。比利時拔河運動員馬克斯身披雨衣，用手機專註記錄大熊貓雨中嬉戲萌態。「我在比利時動物園見過一隻大熊貓，成都能一次看到這麼多大熊貓，實在太幸福了！」 8月10日，比利時拔河運動員馬克斯在雨中排隊看大熊貓。 記者 董澤宇 攝 墨西哥殘疾人柔術運動員莫雷諾選購了滿滿一背包大熊貓周邊——徽章、冰箱貼……他感慨道：「雖然人潮湧動，但能在大熊貓真正的家園見到它們，這本身就是一趟奇妙旅程。」(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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