習近平作出重要指示強調 鍥而不捨落實中央八項規定精神 推進作風建設常態化長效化
2026-02-16 18:09 4,687次浏览今天下午，在成都體育學院三岔湖校區遊泳館內，全場觀眾都在屏息注視著泳池水面。此時，在泳池邊，中國自由潛水殘疾人運動員龍鄧喜浮出水面，摘除鼻夾，對裁判做出「OK」手勢。隨後，裁判高舉白牌認定成績有效，整個場館瞬間爆發出雷鳴般的掌聲。 自由潛水要求運動員用一口氣在泳池中折返，遊距最遠者獲勝。龍鄧喜以134.5米的成績，領先第二名12.5米，在成都世運會殘疾人自由潛水男子動態無蹼 FFS1-FFS2決賽中收穫一枚金牌，這也是中國殘疾人運動員在世運會自由潛水項目歷史上的首枚金牌。 半小時後，中國隊運動員黃詩雨在殘疾人自由潛水女子動態有蹼 FFS1-FFS2決賽中，以149.5米的成績登頂。中國隊一日雙冠的精彩表現，將殘疾人自由潛水這項新興運動帶入公眾視野。 殘疾人自由潛水是本屆世運會首次增設的2個殘疾人專項之一，中國隊則是首次選派殘疾人運動員參加世運會，龍鄧喜因此首度站上國際大賽的舞臺。 賽後，龍鄧喜向記者坦言，平時訓練時，他經常和健全人運動員交流技術細節，包括水下呼吸技巧、潛水動作要領以及心理調節方法，這些交流讓他受益匪淺。「得知要來參加世運會時，我非常激動，能和健全人運動員一起參賽，這種融合交流的機會非常難得。」龍鄧喜在採訪中難掩興奮的心情。 中國殘疾人自由潛水國家隊教練董凡創在接受記者採訪時表示，世運會首次設置殘疾人自由潛水比賽，對於推廣這個小眾項目是一個非常好的契機。「世運會的頂級賽事平臺將吸引更多殘障和健全人士參與這個項目，擴大自由潛水的人群基礎。」 除了殘疾人自由潛水，即將於8月12日開賽的殘疾人柔術則是本屆世運會增設的另一個殘疾人運動項目，共有36名殘疾人運動員參賽。而9日結束的射準射箭比賽更是開創了世運會殘疾人運動員與健全人運動員同場競技的先例。 賽前，裡約帕運會冠軍、中國殘疾人射箭運動員艾新亮在接受記者採訪時說：「這次世運會是我職業生涯首次與健全人運動員站在同一片賽場，這對我來說是莫大的鼓舞，也是我期待已久的事情。」艾新亮希望這次經歷能激勵更多殘障人士勇敢踏上運動場，感受體育的魅力，融入社會生活，為殘疾人體育培養更多後備人才。 據悉，成都世運會特別增設殘疾人自由潛水和殘疾人柔術等項目，旨在為殘疾人運動員提供更多的展示平臺，進一步推動殘疾人體育事業的發展，促進殘健共融。這一創新舉措，也意味著世運會這一國際綜合性體育賽事在包容性和多元化方面邁出重要一步。(本報成都8月10日電)
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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