（抗戰勝利80周年）105歲老兵憶烽火歲月：與飛虎隊「夥計」聯手抗擊日寇
2025-11-23 16:28 8,721次浏览成都8月11日電 (賀劭清 王利文)距72歲生日不到半月的英國木匠理察·約翰·基特利，在成都世運會收穫一份特別的生日禮物——男子室外拔河640公斤級比賽金牌。 8月9日，理察(右三)在成都世運會拔河項目現場。 記者 劉忠俊 攝 理察投身拔河運動已逾半個世紀。隨著年歲增長，曾經是拔河隊主力的他，如今在隊中負責後勤與訓練。身份轉換絲毫未減理察對拔河的熱愛。他至今仍保持每周兩次隨隊訓練的頻率，並跨越萬裡來到成都世運會的賽場。 夜晚的世運村，這位老木匠成為主角。洶湧的歡呼聲一浪高過一浪，運動員把滿頭銀髮的理察高高舉起，志願者揮舞著手機中的燈光，理察笑著用手中啤酒致意。 木匠建築工人參與拔河，牙醫執裁龍舟競渡，首金得主為機器人工程師……作為非奧項目最高水平的國際綜合性運動會，正舉行的成都世運會成為展示體育多元魅力的窗口。不同職業選手閃耀賽場，勾勒出更廣闊的人類體育運動圖景。 同樣參與拔河項目的「00後」德國運動員雅各布·施萊格爾是一名汽車修理工。在他看來，雖然自己的工作是體力活，但大家在賽場取得的成績與工作本身無關。是日復一日的訓練和努力工作，定義了「大家成為世運會的運動員」。 中國此番派出史上最大規模的代表團參加成都世運會，321名運動員中，教師、學生、企事業單位工作人員和自由職業者約佔三分之二。 37歲的張偉曾是中國國家滑水隊的一員。因傷病退役後，他成為一名綜合行政執法隊員。「這次沒有給自己任何壓力，就是享受滑水帶給我的激情、快樂，我覺得能來就已經『贏了』。」 平衡本職與熱愛，是大部分非專業選手所面臨的難題。本屆世運會首金得主、定向徒步項目冠軍裡卡多·蘭坎來自瑞士，是一名機器人軟體工程師。裡卡多·蘭坎說，他有一份靈活的工作，公司允許他在家辦公。他每天訓練兩次，工作半天。參加定向運動可以為他的生活「打開新維度」。 8月8日，在成都世運會定向男子中距離決賽中，瑞士選手裡卡多·蘭坎奪冠，獲得本屆世運會首枚金牌。 記者 安源 攝 已經收官的成都世運會龍舟項目，印尼龍舟隊以3金2銀的成績成為最大贏家，還收穫世運會史上第一枚龍舟金牌。印尼龍舟隊教練蘇利亞迪·穆罕默德透露，印尼龍舟隊全由學生、警察等業餘龍舟愛好者組成。因為熱愛，大家日常訓練十分努力。 世運會龍舟項目裁判長、美籍華人陳信豪，退休前則是一名牙醫。「在船上，沒人關心你是矽谷精英還是社區工作者，大家只在意你是否跟得上節奏。」陳信豪說，世運會是一艘更大的龍舟，這艘大龍舟上蘊含的同舟共濟與多元包容精神，正是體育魅力所在，因為「體育屬於所有人」。(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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