漢語橋架起文化之橋 外國學子講述中國故事
2025-12-09 04:52 6,739次浏览拉薩8月13日電 題：從山谷走向領獎臺 次旦玉珍的滑雪登山逐夢路 作者 李林 一次次登山爬坡、快速下滑訓練，中國滑雪登山運動員次旦玉珍並未感覺疲憊，她很享受登山觀景和下滑帶來的速度感。從家鄉西藏山南市隆子縣走出來的次旦玉珍，近年來在滑雪登山國際賽事中嶄露頭角，目前她正在全力備戰下一場賽事，目標直指更高的國際舞臺。 圖為2023年2月，次旦玉珍參加青年世界盃比賽。(資料圖)次旦玉珍供圖 隆子縣地處喜馬拉雅山脈東段北麓，平均海拔3800多米。次旦玉珍小學時，便有早起跑步的習慣。2016年，她正式進入當地體校，開始練習摔跤和跑步，打下了紮實的體能基礎，那時她10歲。2019年，練習一年的競走後，她「轉行」學習滑雪登山，開啟了全新的運動生涯。 「轉行」之初，次旦玉珍對滑雪登山這項運動幾乎一無所知，但她很快投入了系統性的訓練。「剛開始對我來說，最難的是掌握平衡，其次是轉彎。」次旦玉珍回憶道，「下滑時速度很快，需要精準控制滑板，前期花了不少時間適應。」在教練的耐心指導下，她逐步掌握了技術要領，並逐漸愛上了這項融合攀登與滑雪魅力的運動。 她的努力很快結出碩果。2023年2月，次旦玉珍首次參加比賽，就在青年世界盃比賽奪得U18組個人越野賽和垂直競速賽冠軍。同年3月的世錦賽，她在U18組別兩個項目奪金，在同年齡層展現出世界水平。 2025年哈爾濱亞冬會滑雪登山女子短距離決賽中，次旦玉珍以2分55秒88的成績奪冠。她回憶說，短距離比賽包括穿板攀登、菱形障礙、背板攀登和下滑等，比賽過程需要分配好自己的體能和速度。「在腿開始有乳酸的時候，我在心裡想一定要拿到金牌。」 從雪山腳下的小女孩到國際賽場的冠軍選手，次旦玉珍從未覺得訓練是枯燥或痛苦的。「向上攀登的過程會有一個目標，抵達這個目標可以看到很好的風景。下滑時，如果掌握好速度，會特別享受那種自由的感覺。」她笑著說。 「我也希望，每個人都能去享受那種自由的感覺。」次旦玉珍說，隨著自己一次次獲得榮譽，家鄉很多人都希望自己的孩子也嘗試冰雪運動，支持他們通過運動鍛鍊身體。次旦玉珍的小妹喜歡跳舞，堅韌不拔、敢於攀登，姐姐的優秀品質成為她學習舞蹈路上的指明燈。 近年來，西藏冰雪運動迎來快速發展期，青少年參與冰雪運動人數增多，冰雪運動場地和設施不斷完善。西藏立足獨特的地理氣候條件，創新思路舉措，加大投入力度，發揮體育援藏優勢，加強冰雪運動交流合作，以越野滑雪、滑雪登山為重點項目，推進高原特色體育事業發展。 「真希望有更多人支持、參與冰雪運動。」次旦玉珍從青藏高原的雪山到世界各地的雪山，在一次次訓練、比賽中，看到了自己的不足，更在與各國運動員的比賽交流中，學習了成熟的技術、找到新的訓練方向。 一次次的攀登、一次次的滑行，對次旦玉珍而言，滑雪登山不僅是競技，更是一種熱愛。「我希望未來能走得更遠，站上更高的領獎臺，也讓更多人了解滑雪登山，一起感受這項運動的魅力。」(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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