拆卸百臺家電，快手「國補合伙人」劉老師如何成為老鐵的「家裝智庫」？
2025-11-23 14:21 9,378次浏览2025年第12屆世界運動會(以下簡稱「成都世運會」)賽程已過半。34個大項的60個分項中，空手道(型、組手)、體育舞蹈(拉丁舞、標準舞)等26個分項已全部完賽，11個分項正在進行中。 這幾天，運動員們在賽場上奮力拼搏，爭金奪銀。賽場之外，他們在成都的生活也同樣精彩。融合先進科技的應用場景和豐富的文化活動，為各國運動員提供了便捷高效的居住體驗和獨特的文化感受。 在世運村，一款智能翻譯眼鏡很受歡迎，成了「村民」交流的神器。這款支持40種語言同聲傳譯的AR設備，可以通過鏡片實時投射雙語字幕，讓來自100餘個國家和地區的運動員圍坐暢談時，既能聊賽事戰術，也能侃火鍋裡毛肚的最佳燙煮時長。「一定要帶一副回家。」一名美國運動員舉著眼鏡興奮地說。 從入住起居、訓練備戰到休閒交流，世運村內「上崗」的眾多科技產品為運動員帶來高效與趣味兼具的創新體驗，這些產品有九成來自成都本土企業的創新。 智能服務無處不在。運動員只需一聲「GoGo，帶我去熊貓商店」，智能機器狗便馱著吉祥物「蜀寶」公仔，帶領他穿過青神竹編燈影搖曳的非遺市集；美甲機器人5秒噴繪出的世運會會徽與熊貓紋樣，引得前來體驗的運動員爭相曬圖；居住區綠地裡的純物理滅蚊機織就「無蚊天網」；泳池中配備4K鏡頭的水下機器人360度探查池壁，能以超強吸力絞殺微米級汙染物；一款融合了視覺追蹤、大屏多點觸控等技術的AI智能互動運動終端設備人氣爆棚…… 憨態可掬的大熊貓作為「頂流萌寵」深受大家的喜愛和關注。訓練和比賽之餘，許多運動員組團打卡成都大熊貓繁育研究基地，開啟國寶探訪之旅。基地內大熊貓紀念品商店的熊貓周邊產品也讓他們瘋狂「剁手」。「我給孩子買了一隻熊貓(玩偶)。」一名國外參賽運動員說，他們在收銀臺排起了長隊，準備將獨特的中國禮物帶給家人和朋友。 世運村內的商業休閒區匯聚了豐富的城市文化體驗活動。非遺代表性傳承人手作、沉浸式非遺體驗、文創展銷等吸引眾多國外運動員駐足，深度感受成都文化魅力。一名奧地利運動員精心挑選了一把新繪的國畫熊貓扇，特意請人題上漢字「康寧」，準備送給奶奶祈願平安。一名巴西女運動員則為養育了15隻貓的媽媽挑選了一件精美的大漆貓貓擺件，她稱讚：「這裡的一切都太棒了。」 這次成都世運會之旅，讓外國選手集體為成都「打call」。一名運動員說：「我從未去過如此大的城市，人們非常友好。」還有運動員感慨成都的宜居環境，「城市裡有許多公園和綠地，所以我真的很喜歡這裡」。 「多個項目即將進入獎牌爭奪階段，必將誕生更多令人難忘的時刻，向世界持續展現成都乃至中國的待客之道以及中華文化的獨特魅力。」國際世界運動會協會主席何塞·佩魯雷納說。 中青報·中青網記者 陳曉來源：中國青年報
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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