天津上線高溫健康風險預報發布平臺 覆蓋全市16區
2026-02-19 01:59 1,574次浏览成都8月9日電 題：中國空手道冠軍龔莉：關關難過關關過 記者 國璇 8月9日，東京奧運會季軍龔莉在成都舉行的第12屆世界運動會空手道女子組手61公斤級決賽中奪冠，為中國體育代表團拿到本屆世運會的第二枚金牌。在傷愈復出後參加的第一次國際大賽中登頂，龔莉賽後身披五星紅旗並落淚。回望來時路，龔莉說：「關關難過關關過。」 「以前不知道為什麼電視劇裡演員在激動時會落淚，後來自己親身經歷過，才知道腦海裡會像電影一樣閃過很多片段。」龔莉說，賽後落淚時除了奪冠的激動，更是苦盡甘來的感慨。 去年9月在亞錦賽奪冠後，龔莉遭遇前叉斷裂、半月板撕裂等重大傷病，隨後經歷了兩次手術。多數遭遇此類傷病的運動員很難在八個月內重新站上賽場，更難再回巔峰狀態。而自稱「恢復到八九成」的龔莉此番先在小組賽三戰全勝，到半決賽和決賽都力克強手，在家門口實現了升國旗、奏國歌的目標。 8月9日，在成都世運會空手道女子組手61公斤級決賽中，中國選手龔莉奪得冠軍。記者 田雨昊 攝 龔莉曾練過八年跆拳道，在2016年轉戰空手道。空手道起源於中國，風靡全世界，又被稱作「君子之道」。在龔莉看來，空手道講究「以禮始，以禮終」的理念，也是一項對抗性強的格鬥運動，能培養人勇敢、堅韌和禮貌等意志和品質，「也讓我實現了登上奧運會等重大國際賽事舞臺的夢想」。 空手道是東京奧運會的正式比賽項目。當時在女子組手61公斤以上級半決賽，龔莉負於亞塞拜然選手扎列茨卡，最終獲得銅牌。龔莉回憶道，當時自己因為太想贏，有些忽略過程，所以沒能發揮出最佳水平。 從東京奧運會到成都世運會，龔莉經歷了「四年的沉澱」。她在亞運會、世錦賽和亞錦賽等多項國際賽事摘金，不斷取得突破。與成績相伴的還有傷病的困擾，她的踝關節、髖關節、膝關節多次接受手術。與傷病鬥爭時，自信樂觀的龔莉也一度沮喪。但在教練的鼓勵下，她熬過了低谷。「傷病不是前進路上的阻礙，而是見證我一個又一個榮譽的勳章。」 如今，重新出發的龔莉對空手道運動有了新的理解，在拳法、腿法、摔法等技術上有了全方位提升，心態也更從容堅定。「我更享受比賽的過程，能把平常訓練的技能在場上展現出來。」 東京奧運會後，空手道項目離開奧運舞臺，這對項目的關注度以及其他賽事的設項產生影響。不過在龔莉看來，空手道「出奧」並未動搖她對競技水平的不斷追求，這來自一份責任感。龔莉在2023年布達佩斯世錦賽奪冠，當時的指導教練李紅是2010年貝爾格勒世錦賽的冠軍，後者實現了中國空手道隊在世錦賽金牌「零的突破」。龔莉的師姐尹笑言則是東京奧運會女子組手61公斤級亞軍。「中國空手道隊擁有輝煌的歷史，我有責任傳承這份榮耀。」 龔莉已瞄準了第十五屆全運會和2026年愛知·名古屋亞運會的最高領獎臺。此外，她希望通過各種推廣活動吸引更多青少年參與其中、強健體魄。隨著成都世運會空手道項目比賽結束，龔莉將馬不停蹄趕往杭州，在第二屆亞洲青少年空手道公開賽暨訓練營擔任導師。「我將盡我所能，把我積累的經驗和掌握的技術分享給亞洲的小朋友們。」(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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