東西問丨薛蘇裡:從哈爾濱看音樂如何成為東西文化交流「柔」紐帶

2026-02-10 04:20 5,134次浏览

  飛盤運動近幾年在我國頗受歡迎,它也是世運會的正式比賽項目,8日起到今天(10日),成都世運會進行擲準飛盤的比賽。共有16對混雙組合參賽,8日小組賽結束之後,中國隊遺憾未能出線。12日起,還將有團體飛盤賽。   擲準飛盤:「飛盤高爾夫」   世運會的比賽中,飛盤項目如何進行?飛盤項目全名叫擲準飛盤。多了「擲準」兩個字,比賽的時候,跟平時自己玩的時候,有什麼不同?   成都世運會飛盤項目競賽主任 薛志行:和高爾夫球規則比較像,也是用最少的次數打到目標框當中,會設置不同的盤道,讓隊員繞過樹,繞過灌木叢,繞過一些障礙物去打到目標框當中。   本次比賽總共設計了18洞賽道,每洞賽道對選手們的考驗都不一樣。比如第五洞賽道考驗的是選手們坡道上扔盤的能力,第十六洞賽道,選手們需要將盤穿過環形建築,再落到目標框,第十八洞賽道則是來自水域的考驗,選手們要將盤直接扔過湖面。每次投擲後,選手需要從上一次飛盤落地位置再次投擲,直至飛盤進入目標框中。   場地並不固定   擲準飛盤比賽如何觀賽?   擲準飛盤比賽場地並不是固定的,那麼賽道有變化,現場觀眾又是怎麼觀賽的?   成都世運會擲準飛盤項目的這場比賽,觀賽門票已經銷售了八成以上。可是觀眾並沒有坐滿所有的座位。他們都哪裡去了?   擲準飛盤兩種觀賽方式   即可觀賞又能鍛鍊   擲準飛盤項目的比賽,有兩種觀賽方式。第一種,觀眾可以選擇坐在觀眾席裡看轉播,來觀賞比賽的細節。另外一種方式,觀眾也可以選擇跟隨運動員的推進路線,一同前行。   成都世運會飛盤項目競賽主任 薛志行:成都是一個公園城市,很契合擲準飛盤的運動調性,大家走了一個半小時把全場都走遍,運動員鍛鍊了,觀眾也鍛鍊了。   觀眾:雖然我們平時自己在玩,但是我覺得他們和我們玩的不是一個東西,人家更專業一點。   觀眾:它讓人變得很專注,你會對著一個目標不斷去實現它,把你的想法通過動作來實現。   擲準飛盤比賽   挑戰與探索中獲得快樂   擲準飛盤比賽,飛盤的落點隨機,從富有挑戰或充滿樂趣的落點一起再次前進,是一種探索的快樂。   成都世運會飛盤項目競賽主任 薛志行:所有人都是在景色當中去參加比賽。剛剛有一個隊員把盤打到了灌木叢當中,他就像在灌木叢當中長出來了一樣,然後再去投,是很有樂趣的。包括有一個隊員把飛盤投到椅子上面,他必須站在座椅上面去投擲飛盤,完成這個動作。   擲準飛盤比賽共有三種飛盤   都有何用處?   擲準飛盤的比賽中,不僅僅只用到一類比賽用盤。不同的飛盤都有什麼用處?   成都世運會擲準飛盤競賽輔助官員 沈寅初:在擲準飛盤中我們一共有三類的飛盤,我手裡現在拿的邊緣比較鋒利的,稱之為擲遠盤,將從大約100米左右的距離,將飛盤儘可能扔得更遠,更靠近目標框。這是第一個開盤用的飛盤。   第二類為推進盤,當完成了第一盤的擲遠之後,因為離目標框還有一定的距離,所以我們選擇這類推進盤,將飛盤儘可能扔到離框最近的位置。   最後這款叫敲杆盤,目的就是最後將飛盤扔進我們背後的目標框裡面。   不同的飛盤代表不同的飛行屬性,根據賽道的設計來完成不同的飛行路線。   沒有裁判   隊伍互評「飛盤精神」分   本次參加成都世運會的中國飛盤隊,擲準飛盤項目由1男1女組成混雙組合。團隊飛盤項目由14名隊員組成混合隊伍參賽。每次上場7名隊員,比賽場地兩端設有得分區,兩支隊伍各負責防守其中一個得分區。無論是擲準飛盤還是團隊飛盤,比賽之後,都會有一個圍繞「飛盤精神」的互相評分環節。   成都世運會飛盤項目競賽主任 薛志行:每一次比賽完了,都會給對方打一個「飛盤精神」分,最終還會評出一個「飛盤精神」最高的隊伍,作為嘉獎,對於隊伍規則的認知,對手的態度、相互尊重、誠實等等的一些隊伍的精神風貌進行評價。   我們都沒有裁判,這個項目最大的魅力還是自己誠實,遵守規則以及相互尊重,大家通過友好協商把爭議都解決掉。

  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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