北京8月12日電 當地時間8月11日,2025年沙烏地阿拉伯斯諾克大師賽在吉達結束48進32輪次的比賽,中國軍團7人出戰,最終4人得以晉級。 沙烏地阿拉伯斯諾克大師賽是在2024年首次舉辦的斯諾克職業排名賽,賽事規模僅次於斯諾克世錦賽,有144名選手參加。中國軍團包括丁俊暉、趙心童在內的眾多職業選手均報名此次賽事。 按照賽制,世界排名第81位到128位的球員與當地的16名外卡選手展開首輪的較量。32名晉級選手與排名第49位到80位的球員進行對陣,勝者將進入第三輪的賽程,對手是排名第17位到48位的選手,32名勝者再進行第四輪的強強對決,最終的16名勝者進入第五輪,與排名前16的選手進行對抗。 包括吳宜澤、龐俊旭、龍澤煌在內的7位中國球手闖進當日的第四輪比賽。一場「德比戰」中,龍澤煌擊出三個單杆50+,以5比3戰勝排名高於自己的龐俊旭,成功晉級32強。 本賽季剛剛恢復職業資格的常冰玉此次賽事自首輪起一路展現實力,連闖三關。當日比賽,面對世界排名第23位的英格蘭實力球手大衛·吉爾伯特。常冰玉延續出色發揮,擊出一個單杆破百和三個單杆50+,以5比3取勝,強勢挺進下一輪。 世界排名第20位的小將吳宜澤此役對手為威爾斯球手馬修·史蒂文斯,比賽中吳宜澤手感頗熱,擊出兩個單杆破百、三個單杆50+,以5比1淘汰對手輕鬆晉級。 此外,袁思俊以5比0輕鬆取勝18歲的英格蘭小將斯坦·穆迪,順利晉級。 另外幾場中國球手參與的比賽中,此前奉獻亮眼表現的16歲小將藍裕豪苦戰9局,以4比5不敵英格蘭球手埃利奧特·斯萊塞,止步48強。周躍龍以3比5負於英格蘭的史蒂芬·霍爾沃斯,無緣32強。 當地時間8月12日,此次賽事將展開32進16輪次的較量,除11日晉級的4人,中國軍團中丁俊暉、趙心童、斯佳輝、張安達在內的實力球員均將出場亮相。(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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