職業教育東中西部協作對接會在甘肅張掖舉辦
2026-03-09 12:03 5,734次浏览興安盟8月12日電 題：那達慕上的「小孩哥」「小孩姐」：血脈裡的文化基因煥發新生機 記者 張瑋 12日，2025興安盟那達慕大會進入最後一個比賽日，蒙古族傳統體育項目「男兒三藝」——搏克、賽馬、射箭也給了孩子們展示的平臺。 賽場內外，400多名穿著蒙古袍的「小孩哥」「小孩姐」格外亮眼，他們用稚嫩卻堅定的腳步，讓流淌在血脈裡的文化基因煥發新生機。 圖為2025興安盟那達慕開幕式現場。 寶音德力格爾 攝 跤服裡的三代傳承 搏克為蒙古語，具有結實、團結、持久之意，漢語譯為摔跤。在內蒙古草原上，搏克已有近兩千年的歷史，不論祭敖包，還是舉辦那達慕，它都是不可缺少的主項。 那達慕的搏克賽場永遠是沸騰的，幾平方米的賽場被觀眾圍得裡三層外三層，選手們身穿牛皮或帆布製成的"卓德格"(半袖坎肩)，揮舞著壯實的雙臂，跳著模仿獅子、鹿、鷹等姿態的舞步入場，個個宛如草原上的巴圖魯(蒙語，意為勇士)。 13歲的白志文是兒童組中的佼佼者。隨著裁判一聲號令，比賽開始，只見他穩穩地抓住對手"卓德格"的腰間部位，雙方四目炯炯，分毫不讓。分秒間，白志文將對手摔倒在地。陽光下，他身上的"卓德格"閃著光。 「我5歲就跟著爺爺學搏克了。」白志文抹了把臉上的汗，眼裡藏著超越年齡的沉穩，「搏克要求選手腰、腿部動作協調配合，在對抗中充分顯示自己的力量和技巧。」 白志文出生在烏蘭毛都草原上的牧民家庭，爺爺和父親年輕時都是那達慕搏克賽場上的常客，如今接力棒傳到了他手上。 第一次參加那達慕時白志文才9歲，面對比自己高半個頭的對手，他嚇得攥著父親的衣角不敢上場。「爸爸說，搏克手的跤服裡縫著勇氣，不可以認輸。」 那天，白志文咬著牙比完全場。如今，他已是連續四年徵戰那達慕的「老將」，跤服的袖口磨出了毛邊，卻承載著三代人的信念：「爺爺說，搏克不光是比力氣，更是比智慧和尊重。」 圖為搏克賽場上，白志文(左一)與對手較量。 王鈺 攝 女孩子也能把箭射得很遠 射箭，蒙古語稱「蘇日哈日布那」。古代，神射手在草原上享有很高的榮譽。在蒙古族傳統中，「男兒三藝」常被視為男性專屬，而現在越來越多的草原姑娘加入其中。 拉弓、瞄準、放箭……12歲的扎賚特女孩包於彤站在靶場上，眼神專注，動作一氣呵成，箭穩穩落在靶心上。 這是包於彤第三年參加那達慕射箭比賽，而她與弓箭的緣分，始於姐姐包於鑫的背影。 「姐姐拉弓的時候，像草原上的雄鷹。」包於彤說，16歲的姐姐是當地小有名氣的射箭手。3年前，她纏著姐姐教自己射箭，「一開始連弓都握不穩，姐姐就用布條把弓柄纏粗，讓我能抓得更牢。」 在一次練習中，包於彤的手指被弓弦勒出了血，哭著想放棄，姐姐卻把自己磨出厚繭的手伸給她看：「你看，繭子是弓箭給勇敢者的勳章。」 「姐姐說，射箭要心淨，就像草原的天空一樣。」包於彤的箭袋裡，一直裝著姐姐送給她的第一支木箭，「我和姐姐想讓更多人知道，女孩子也能把箭射得很遠。」 圖為包於彤站在靶場上專注地射箭。 王鈺 攝 「等明年，我們一定贏。」 蒙古族素有「馬背民族」之美譽。據《清稗類鈔·技勇類》記載，「蒙古族人不論男女孩老幼，未有不能騎馬者，其男女孩童自五歲即能騎馬，馳驅於野」。 11歲的那日蘇自幼和父親騎馬，後來學著賽馬。「每天天沒亮我就起床練習，從騎馬慢跑開始，到後來能在草原上飛馳。」 賽馬的激情總帶著風的速度，只是今年的那達慕賽道略顯安靜——因場地調整，賽馬項目臨時取消。那日蘇牽著他的馬兒站在圍欄外，久久不願離去。這匹慄色小駿馬是他10歲生日時父親送給他的禮物。為了今年的比賽，他們已經準備了半年。 那日蘇記得，有一次練習時馬受驚狂奔，他死死抓住韁繩不敢鬆手，最後被甩在草地上，膝蓋磕出了血。父親沒扶他，只是說「真正的騎手，要懂馬，更要懂自己」。那日蘇聽後爬起來，又跨上了馬背。 雖然今年沒能站在賽道上，那日蘇卻把父親的話記在心裡：「賽馬比得不是快慢，是騎手和馬之間的相互信任。」 那日蘇給馬兒梳著毛，輕聲說：「等明年，我們一定贏。」風拂過草原，仿佛在應和他們的約定。(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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