颱風黃色預警：「楊柳」將於13日中午前後在臺灣東南部沿海登陸
2025-12-03 02:00 6,187次浏览近日，香港和澳門分別舉辦系列活動迎接第十五屆全國運動會倒計時100天，引導市民關注全運會，積極開展體育運動。 十五運會是粵港澳三地聯合承辦的大型體育賽事，也是全運會歷史上第一次走進香港和澳門。全國運動會是國家規模最大、水平最高的綜合運動盛事，香港回歸祖國以來參加了7屆全運會，澳門自2001年參加第九屆全運會開始累計參加6屆。以東道主的身份承辦全運會，將極大激發港澳同胞的愛國熱情，促進大灣區體育事業融合發展。 十五運會的籌辦按照「廣東為主、港澳優先」的原則，充分尊重港澳意願，將擊劍、場地自行車等項目布局在香港，將桌球、女排等熱門項目布局在澳門。珠海、香港、澳門共同承辦的公路自行車比賽和深圳、香港共同承辦的馬拉松比賽將成為全運會歷史上首次跨境賽事。這種安排是堅守「一國」之本、善用「兩制」之利的生動體現。 共辦全運會也是對大灣區融合發展成果的檢驗。聯合辦賽涉及跨境通關、物資調配、食品供應、安保措施等方方面面，需要粵港澳設立多層次高效率的聯絡機制，共同保障賽事順利進行。三地在跨境測試賽中首創「一賽事一次跨三境」和「前置查驗、封閉運作、無感通關」新模式，總結探索「一事三地、一策三地、一規三地」創新舉措，為未來的要素跨境流動和規則適用積累寶貴經驗。 廣東是體育強省，國家體育總局今年公布的體育領域146家國家級專精特新「小巨人」企業名單中，廣東有30家企業入圍，涉及氣膜體育場館製造、VR競技體育產品、運動康復設備研發、體育賽事醫療保障服務、運動員專項能力技術研究等。香港特區政府積極推動體育事業發展，2024年至2025年度體育預算開支達79億港元。澳門也有舉辦格蘭披治大賽車等國際賽事的經驗。全運會的舉辦將帶動粵港澳體育產業優勢互補，促進體育科技進步和人才培養。 對港澳青少年而言，家門口舉辦的十五運會是一堂生動的愛國主義教育課。十五運會的會徽由廣東木棉花、香港紫荊花、澳門蓮花的花瓣交疊旋轉形成的同心禮花；吉祥物頭頂三色水柱象徵粵港澳三地同心同源，其原型就是棲息在珠江口的「海上國寶」中華白海豚。開幕式閉幕式中，粵港澳三地將同步升國旗、唱國歌，還將展示獨具特色的粵語、粵劇、粵歌、粵樂。全國各地運動員匯聚一堂，這種「一家人齊齊整整」的大團結大團圓一定會在他們心底播下「愛我中華」的種子。(本文來源：經濟日報 作者：劉 亮)
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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