「赫哲故裡」同江：香港企業家組團跨越3000餘公裡赴「稻田之約」
2026-02-05 17:59 2,493次浏览成都8月10日電 題：一根拔河繩聯通世界：世運健兒從角力到相擁 作者 王利文 成都世運會拔河賽場上，一根長35米、周長12.5釐米的麻繩點燃全場，被運動員們緊緊攥住。當哨聲響起，繩索不僅是兩端力量的碰撞，更成為交心的橋梁，聯通的是競技，也是團結。 拔河是1981年首屆世運會以來的保留項目，但不同於常見的硬地拔河，世運會拔河在室外天然草皮進行。草地拔河遠不止一起使勁兒那麼簡單，高水平隊伍就如一個人在比賽，每個人的力量都要用在一個方向上，還要做到動作和發力時間節點高度一致。 8月9日，2025年成都世運會男子室外拔河640公斤級決賽在東安湖體育公園中央廣場進行，英國隊勝瑞士隊奪得冠軍。 記者 劉忠俊 攝 滿頭銀髮的英國老將理察·約翰·基特利(Richard John Keightley)從事拔河運動已有54年，「8月23日我就72歲了，但每周訓練、周末比賽從未間斷。」在640公斤級比賽中，英國隊戰勝瑞士隊奪冠，賽場上他看著隊友們的肩膀同步起伏，繩索上的中心點正一寸寸挪向己方。 在英國，拔河是社區生活的重要部分，也是鄰裡增進情誼的契機。理察所在的隊伍，隊員來自不同行業，因對拔河的熱愛相聚。雖年歲已高，他依然在團隊中承擔後勤與訓練指導工作，為年輕隊員傳授技巧。這份堅守與付出背後，藏著幾代人的集體記憶。 拔河運動在歐洲盛行。荷蘭選手杰倫·尼烏文赫伊斯(Jeroen Nieuwenhuis)用粗糙的大手摩挲繩索，白天務工、晚間三小時訓練成為他的日常。荷蘭拔河民眾基礎深厚，隊伍尤重技巧傳承。在他眼中，這項運動是力量與技巧的博弈：「快則十秒決勝負，慢則十分鐘磨意志。」 8月9日，2025年成都世運會男子室外拔河640公斤級決賽在東安湖體育公園中央廣場進行，拔河比賽吸引眾多觀眾。 記者 劉忠俊 攝 瑞士拔河運動員斯文·格拉尼(Sven Grani)分享道，拔河遠比看上去複雜，背後是團隊大量付出與協作。從氣溫低的家鄉來到成都，隊友們共同適應著溼熱天氣，彼此調整站位，一個眼神便知何時該收力或迸發。 德國教練斯特凡·海曼(Stefan Heimann)介紹，德國拔河歷史悠久，本國老牌俱樂部傳承下來的不僅是技巧，更是精神。他帶領的隊伍由五家俱樂部成員組成，克服了初期溝通與磨合難關，賽場之上憑藉團隊協作精準發力。「訓練中磨合出的默契，早已超越勝負本身。」 8月9日，2025年成都世運會男子室外拔河640公斤級決賽在東安湖體育公園中央廣場進行，看臺上觀眾為拔河參賽隊員們加油吶喊。 記者 劉忠俊 攝 在成都，繩索串聯起的不僅是競技。賽場外各種語言的助威聲迭起，與成都市民「兄弟夥，雄起」的方言呼聲交織碰撞；比賽之餘，運動員們圍坐討教溼熱天氣裡保持握力的訣竅，分享應對草皮溼滑的妙招；鏡頭前，大家肩並肩合影，笑著約好賽後同遊成都。繩索兩端的「對手」，此刻早已成了惺惺相惜的夥伴。 儘管擁有悠久的硬地拔河傳統，但中國因草地拔河起步較晚且競技水平有限缺席了此次角逐。不過，中國隊同樣通過世運會的繩索與世界聯通。中國拔河協會會長何珍文表示，承辦此次世運會意義重大，中國可藉此了解世界拔河運動發展動態、學習先進技術和辦賽經驗，吸引更多人參與其中。 「中心點會移動，但我們的手，始終握著同一根繩子。」德國教練斯特凡·海曼的話道出了這項運動的真諦。輸贏之外，這根繩索成為一道柔軟的橋，讓不同膚色、職業、語言的人們，通過體育找到對熱愛與團結的共鳴。(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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