國家發展改革委安排3000萬元中央預算內投資支持雲南災後應急恢復
2026-03-16 23:30 2,457次浏览成都8月14日電 題：一個人的世運代表團：微光如炬 永不獨行 作者 單鵬 王鵬 祝歡 對於絕大多數運動員來說，世運會是與隊友和教練並肩作戰、共享榮耀的舞臺，但對於25歲的奈及利亞壁球運動員阿德戈克而言，世運會的壁球場地只屬於他一個人——孤身奮戰，沒有其他奈及利亞選手與其並肩。 泰拳運動員穆薩維是出現在成都世運會的阿富汗唯一一名運動員。他的泰拳之路充滿艱辛：18歲背井離鄉，只身前往瑞典求學和訓練。雖然穆薩維大部分時間待在國外，但他仍選擇代表祖國參賽。 8月8日，阿富汗泰拳運動員穆薩維(左)在成都世運會擂臺迎戰一名烏克蘭選手。 記者 劉忠俊 攝 還有古巴的自由潛水員，喬治亞的力量舉健將，列支敦斯登的無人機競速選手……在成都世運會，一個人的世運代表團引人關注——20多個國家和地區的「獨苗」運動員微光如炬，以一己之力點亮世界賽場。即便孤身奮戰，他們的體育精神與夢想依然閃閃發光。 「在成都世運會這樣高水平的舞臺比賽，是我職業生涯極大的成就，也是寶貴的人生經歷」。穆薩維從2017年起參加正式比賽，8年來獲獎無數。不過略為遺憾的是，他在首輪以1分之差惜敗，最終位列8名參賽選手的第5名。 「比賽競爭極其激烈，每名選手都是各自隊伍的冠軍，也都經過多年比賽、累積積分才拿到世運會的參賽資格。這個結果並不理想，但我非常感恩有參賽機會，希望下次把勝利帶回家。」穆薩維說。 相比穆薩維，百慕達群島隊唯一一名運動員、37歲的「散打女將」克裡斯塔走得更遠。她進入了武術散打女子70公斤項目的銅牌賽，但不敵埃及運動員，未能站上領獎臺。 克裡斯塔的故事頗為勵志：與散打結緣時已25歲，訓練是她12年來的生活常態。這次參賽，克裡斯塔升了一個體重級別——從平時的65公斤級升到70公斤級，這意味著她將面對一批從未交手過的對手。「但我熱愛競爭，希望在新級別裡依然可以保持競爭力。」 8月11日，37歲的百慕達群島隊「散打女將」克裡斯塔(右)在成都世運會武術散打比賽中。 記者 張浪 攝 雖然孤軍奮戰，「孤勇者」們卻未孤單收場。成都世運會的燈火裡，語言不通的擊掌、訓練間隙的自拍、領獎臺下的擁抱，一個人的代表團最終帶回一群人的友誼，他們把微笑留給了賽場，也把更大的夢想帶回故鄉。 「有好有壞吧。」談起獨自參賽的體驗，克裡斯塔笑言：「我能更專注於自己需要做的事情，這是一種不同的體驗。」在她看來，體育精神是一種團結感——即便彼此是對手，不同項目的運動員也因共同的努力而緊密相連。「我想讓大家知道，即使像百慕達群島這樣的小地方，也能在世界舞臺上留下印記。」 阿德戈克是奈及利亞現世界排名最高的壁球手。成都世運會他沒有教練也沒有隊友，平時一個人訓練、吃飯，孤單時他習慣把耳機塞進耳朵，用音樂或與遠方親友的視頻通話填滿時間；球場上他始終面帶微笑，正是這份輕鬆讓他在遺材賽面對世界排名更高的捷克選手時逆轉取勝。比賽結束，觀眾找他合影、索要籤名、交換聯繫方式，在成都他收穫了全世界的掌聲和朋友。 踏上擂臺，穆薩維感到千萬道目光匯集於一身，「整個國家都在看我」。他說，在阿富汗，仍有無數泰拳少年揮汗如雨，只為登上更高的舞臺。「我的每一次出拳，都在告訴他們：堅持，就能讓希望落地。」(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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