探訪東北抗聯史實陳列館：記錄英雄部隊白山黑水間抗戰14載烽火歲月
2026-02-08 00:18 5,657次浏览成都8月10日電 題：成都世運會新疆志願者：讓中國的溫暖與世界的精彩相遇 記者 賀劭清 「希望用最真誠的微笑迎接五湖四海的朋友，讓中國的溫暖與世界的精彩在成都相遇！」10日下午，成都世運會擲準飛盤項目頒獎現場，西南民族大學維吾爾族女生艾麗菲熱·木沙江引導獲獎運動員走上頒獎臺。儘管頒獎流程僅有十多分鐘，但這位新疆姑娘在禮儀老師的悉心指導下，已認真籌備了近一個月。 7月30日，艾麗菲熱·木沙江(前排右二)參與成都世運會志願者禮儀培訓。 西南民族大學供圖 據了解，成都世運會共有來自116個國家和地區的6679名運動員、隨隊官員、技術官員參賽，是世運會歷史上規模最大、人數最多的一屆。 為保障賽事順利推進，8600餘名賽會志願者活躍在競賽場館、世運村、主媒體中心、機場、酒店等各個角落。漢族、壯族、回族、維吾爾族、土家族、蒙古族、朝鮮族、傣族、羌族等多民族青年在此匯聚，以志願服務為橋促進文化交流，向世界展示中國大學生的青春風採。 為確保頒獎環節「零失誤」，艾麗菲熱·木沙江不僅進行了基礎體能訓練，還反覆練習託盤持物20分鐘、標準引導手位等專業技巧，每個動作都精益求精。 「剛開始覺得有些枯燥，但看運動員們日復一日將一個動作練到極致，才得以站上賽場，我就有了堅持的動力。」艾麗菲熱·木沙江說，運動員的拼搏精神，激發了她挑戰自我之心，也讓心中的信念愈發堅定。 對艾麗菲熱·木沙江而言，世運會的收穫遠不止此。和她一同參加禮儀培訓的，還有漢族、回族、土家族、蒙古族、羌族的同學。培訓、志願服務期間，各民族志願者朝夕相處，結下了深厚情誼，也更深刻地理解了「奉獻」與「責任」的分量。 同在西南民族大學的維吾爾族女生麥日耶姆古麗·馬木提，是成都世運會開幕式主場館的志願者。「開幕式上充滿中國元素的絢爛煙花，還有中國隊入場瞬間，現在想起來仍心潮澎湃，身為中國人的自豪感油然而生！」開幕式當天，麥日耶姆古麗·馬木提和其他志願者在現場見證了這一時刻，並拍下煙花照片第一時間分享給父母。 麥日耶姆古麗·馬木提(左二)在成都世運會志願服務資料圖。 西南民族大學供圖 麥日耶姆古麗·馬木提不僅是本屆世運會的志願者，她還曾擔任成都大運會火炬手。她回憶，自己的志願者夢萌芽於北京冬奧會——看到北京冬奧會志願者展現出的青春向上風採後，對志願工作心生嚮往，渴望為祖國舉辦的大型賽事貢獻力量，也藉此拓寬視野、提升團隊協作能力。 世運會期間，麥日耶姆古麗·馬木提還承擔了志願者餐包打包工作，她笑稱自己是「志願者的志願者」。「這段經歷讓我明白，每個人的幸福生活背後，都有許多人在默默無私付出。」麥日耶姆古麗·馬木提說，成都世運會的志願服務時光，必將成為她人生中最珍貴的記憶。(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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