高溫黃色預警：重慶湖北等5省市局部地區最高氣溫將超40℃
2025-11-02 16:29 4,125次浏览今天下午，在成都天府公園一片50米×20米的綠色賽場上，一顆浮士德球落在德國隊界內彈起，德國隊員奮力撲救卻遺憾錯過，終場哨聲隨之響起。賽場屏幕大比分定格在一個乾淨利落的3比0上。 剎那間，身著黃色戰袍的巴西隊員如旋風般從替補席衝向場地中央，將場上5名隊員緊緊圍住。他們用礦泉水代替香檳，噴灑在所有隊員身上慶祝奪冠——這一刻，巴西男子浮士德球隊等了整整16年。 2009年，巴西男子浮士德球隊首次在世界運動會站上最高領獎臺，但之後的3屆世運會，他們都在半決賽折戟。德國隊則連續在2013年、2017年和2022年世運會上壟斷了浮士德球項目金牌。 終結德國隊「四連冠」夢想的慶祝方式有很多。夕陽下，隊員們瘋狂嘶吼、擁抱。而此時，巴西隊隊長加布裡埃爾·赫克獨自躺在草地上，用手臂遮住眼睛，進入了自己的世界…… 就在巴西隊首次登頂世運會的前一年，年僅8歲的加布裡埃爾就在父母——這對曾經的浮士德球運動員的言傳身教下，與哥哥一同開啟了他們的浮士德球之旅，並從此愛上了這個項目。從2014年開始參加世青賽，再到2019年首次代表成年國家隊出戰，加布裡埃爾至今積累了十餘年的大賽經驗。 2022年，加布裡埃爾第一次踏上世運會徵程帶回一枚銅牌，從那時起，他就把目標對準了2025年成都世運會。 「我們的隊員都不是職業運動員，大家都是一邊讀書或工作，一邊在國家隊訓練。」加布裡埃爾現在在大學裡就讀體育教育專業，同時還在巴西浮士德球俱樂部當教練，並參與大學沙灘網球青訓項目。 從今年3月開始，加布裡埃爾在學業之餘，開始抽出大量晚上和周末的時間參加國家隊集訓。平衡學業、工作與訓練，於他和隊友而言已經是習以為常的事情。加布裡埃爾坦言，隊員們能夠在緊湊的生活節奏中堅持下來，源於對浮士德球瘋狂的熱愛。「歐洲選手有系統的訓練和完善的保障，但是我們從隊服、飲食、交通等各方面都需要自籌經費。我們付出了一切心血，所以我們比他們多一份破釜沉舟的決心和拼勁。」 巴西男子浮士德球隊教練貝克爾·奧古斯託4年前來到國家隊執教，他對記者說：「今天拿到冠軍的這批球員，是我們傾注全部心血培養的新生代球員。他們當中很多人都經歷過上屆世運會失利的刺痛，作為教練，我的任務是將那份遺憾轉化為動力。」 巴西男子浮士德球隊還把部分勝利歸功於巴西女子浮士德球隊。因為就在男子決賽開始前，巴西女子浮士德球隊就在同一片賽場上上演了一場逆轉好戲。巴西姑娘們在0比2落後的情況下，奮起反擊連下3局打敗勁旅瑞士隊奪得了冠軍。這也是巴西女子浮士德球隊在世運會歷史上的首枚金牌。 「巴西有非常多的浮士德球俱樂部，我們國家隊的男女運動員們都在同一個俱樂部訓練，大家都是一家人，彼此激勵，我們的血液裡都流淌著巴西隊永不放棄的精神。」巴西女子浮士德球隊運動員雅克·塞西莉亞說。 「成都是我們的福地，比賽結束了，我們終於可以在這座熱情的城市裡好好逛一逛，我還要買紀念品帶回巴西給俱樂部的孩子們分享我們的喜悅。」加布裡埃爾說。回到巴西，雅克會回到她的律師事務所工作，加布裡埃爾也會繼續他的學業。他說：「非常肯定的是，我們永遠不會停止浮士德球訓練，讓我們在下一個國際賽場見面吧。」 (本報成都8月13日電)
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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