日本侵闖領海中方發射炮彈？官方回應
2025-11-19 16:12 7,128次浏览成都8月12日電 題：有朋自遠方來 成都世運會超越競技 記者 嶽依桐 賀劭清 正在舉行的成都世運會，東道主中國用熱情、貼心詮釋了「有朋自遠方來，不亦樂乎」。一個個超越競技的暖心瞬間，編織出運動背後人文交流的溫情脈脈。 8月11日，成都世運會獲獎運動員在頒獎儀式上拍照留念。 記者 安源 攝 「在中國長大一歲」 成都世運會開幕式當天，義大利安東尼亞諾小合唱團成員克洛伊迎來自己12歲的生日。這一天對她而言十分特別——與上百位小歌手在開幕式上唱響成都世運會主題曲《萬千》。演職人員們還在後臺為她唱生日歌，送上美好祝福。「很榮幸能參與成都世運會，我非常喜歡成都！」克洛伊說。 一場軟式曲棍球女子團體預賽比賽結束後，全場運動員和觀眾齊唱生日歌，為泰國隊18號隊員亞歷山德拉·卡爾邦送上20歲生日祝福。 8月9日，亞歷山德拉·卡爾邦在成都世運會賽場收到生日禮物。白桂祥 攝 「這是我第一次來中國，在這裡長大一歲是一次特別的經歷。」收到大熊貓玩偶生日禮物的亞歷山德拉·卡爾邦眼中含淚——「這一切都太美好了」。 荷蘭男子拔河運動員文森特·瓦赫曼斯也在中國度過48歲生日。比賽結束後，大屏幕上突然出現了「生日快樂」的祝福語，成都世運會吉祥物「蜀寶」「錦仔」被作為禮物送到他面前。他說，此次世運會之旅，讓他體驗到中國民眾的熱情好客，這將是自己最特別的生日。 「把中國記憶帶回家」 單排輪滑球比賽中，法國記者埃爾維奧·讓－瑪麗在工作間隙收到一份禮物——場館工作人員為他送上由艾葉、薄荷等中草藥製成的香囊。 「收到這樣一份守護健康的禮物，讓我對中國傳統文化、中醫藥有更多了解。」得知這個香囊有芳香通竅、避穢防感的作用後，埃爾維奧十分驚喜。從業35年、參加過上百次大型體育賽事報導的他說：「每次到中國，都能收穫充滿意義的禮物，中國人十分熱情好客，這讓我總是期待再來中國。」 匈牙利記者薩樂馬什·彼得家中還珍藏著吉祥物「福娃歡歡」、「同一個世界」帆布袋等2008年北京奧運會的紀念品。成都世運會結束後，他家中的「中國記憶」又將豐富。「我一直保存著每一次來中國報導比賽的紀念品，它們是我最好的回憶。」 奧地利運動員挑選一柄國畫大熊貓扇，請人題上漢字「康寧」，準備送給奶奶祈願平安；巴西運動員為養了15隻貓的媽媽選了一件精美的貓擺件……世運村外，匯聚了扎染、漆扇、大熊貓文創等特色攤位的好運市集人氣火爆，各個國家和地區的運動員及賽事工作人員前來挑選紀念品。選購交流間，跨越國界、年齡的友誼也不斷萌發。 「意見簿」變「留言本」 一場六人制棍網球比賽結束後，兩名愛爾蘭運動員因脫水身體不適。駐場醫生立即展開專業處置，並用溫暖話語緩解運動員的焦慮。運動員好轉後，愛爾蘭隊隊醫艾莉森在「意見簿」上鄭重寫下：「非常感謝你們為愛爾蘭代表團提供支持，感謝你們的親切關懷和樂於助人的精神。」 場館外的「意見簿」變成了連接友誼的載體。記者 嶽依桐 攝 「謝謝你，成都」「來中國是我最難忘的回憶」「你一定要試試火鍋」「這裡的人和大熊貓一樣友善」……世運會各個場館擺放著的「意見簿」被不少運動員當做了「留言本」，一頁頁紙箋見證了賽場內外超越競技的溫情。 不同語言的文字無聲地訴說，比獎牌更閃耀的，是人與人之間的善意與心貼心的溫暖。(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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