新、潮、酷！運動點燃生活激情「活力紐帶」 釋放多元消費動能
2026-02-09 15:37 9,574次浏览新華社成都8月5日電(記者董小紅、陳地)第12屆世界運動會將於7日在成都開幕。目前，包括成都體育學院場館中心在內的27個競賽場館(場地)均已準備就緒，並把節儉要求落實到每一個細節中。 在場館建設方面，成都世運會堅持「能改不建」，27個競賽場館(場地)均為改建或者臨建。在改造過程中，成都還統籌賽事需要和賽後利用，全部採用綠色環保建材和可循環利用材料，採取裝配式、標準化建設模式，集約安裝。 值得一提的是，成都世運會設置的15個室外場地或依託於戶外公園、公開水域等改建臨設，或設在草地、沙灘等自然場地，將運動賽事與公園城市有機融合。 以成都桂溪生態公園為例，秉持「能借不租、能租不買」的改建方式，公園草地上「長」出了帳篷和看臺，用於承辦擲準飛盤項目的比賽。賽後，相關裝置和設備也將及時拆除，讓公園恢復如初。 成都世運會設置34個大項、60個分項，256個小項，既有武術、龍舟、地擲球等極具歷史文化底蘊的傳統項目，也有跑酷、飛盤、無人機競速等洋溢青春活力的新興項目，邀約世界共同感受「運動無限，氣象萬千」。 成都世運會期間，位於成都東部新區的成都體育學院場館中心將承擔飛盤(團隊)、地擲球、潛水和救生4個大項的比賽。 走進成都體育學院場館中心，一個個用心的細節，也讓人感受到成都世運會的綠色低碳理念。堅持「一館一策」精打細算，進入成都體育學院場館中心的遊泳館，藍色的水面令人心曠神怡，藍白色調的座椅則明朗清麗…… 「能借不租、能租不買。」成都體育學院場館中心執行副主任蘭仁欽介紹，場館大型設備如UPS(不間斷電源)、場地擴聲系統、棚房、帳篷、電纜等均採用租賃方式解決，不僅大幅降低了資金投入，更有效減少了建材生產與長途運輸產生的碳排放。 「同時，我們通過空間靈活轉換，方便場館在賽後可持續利用。」蘭仁欽說，場館在空間設計上大量採用可摺疊、易轉換的設施，如摺疊式桌椅等，極大提升了場館利用的兼容性和效率。賽事中使用的LED屏幕、專業燈光系統等，在成都世運會結束後將直接服務於學校日常體育教學，實現「一次投入、長期受益」，延續場館的價值。 本屆世運會中，四川省體育館將承辦泰拳和自由搏擊的比賽。四川省體育館業務科副科長譚冰瀟說：「在節儉辦賽方面，我們積極利用2024年(國際乒聯)混合團體世界盃使用的臨建設施，減少新搭建板房數量，達到節約辦賽的目的，臨建利用舊設施面積近500平方米。」
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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