日本東京舉辦戰敗80周年研討會
2026-01-20 00:44 8,783次浏览北京8月15日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下專業學術期刊《BMC生態學與演化》(BMC Ecology and Evolution)和《BMC動物學》(BMC Zoology)組織評選的2025年圖片大賽，8月15日揭曉公布各個獎項獲獎作品，其中，兩隻雄性高鼻羚羊在草原湖畔打鬥的精彩照片摘得本次大賽總冠軍。 2025年BMC期刊圖片大賽總冠軍作品《草原上搏鬥的高鼻羚羊》(圖片作者：Andrey Giljov)。施普林格·自然 供圖 這個年度圖片大賽旨在展現地球上非凡生命的美、掙扎與生存策略，同時向在生態學、演化生物學、古生物學和動物學領域致力於探索自然世界的研究人員致敬。除總冠軍外，大賽還在「群體社會行為」「生命動態」「多彩策略」「研究進行中」4個類別中分別評選出冠亞軍。 2025年大賽總冠軍作品《草原上搏鬥的高鼻羚羊》為兩隻雄性高鼻羚羊在草原湖畔進行搏鬥的場面，由俄羅斯聖彼得堡國立大學Andrey Giljov拍攝，評委會稱該照片捕捉到瞬間的構圖形成鮮明視覺對比，很好呈現出這些動物的戰鬥能量。據了解，高鼻羚羊原產於中亞草原，其特徵是鼻梁高聳，有助於過濾灰塵和溫暖冷空氣。高鼻羚羊經歷了冰河時代、棲息地被破壞和人類的偷獵，仍然存活下來。 《若蟲與自然：特寫鏡頭下的旅程》《一隻大紅葬甲母親正以老鼠屍體餵養其幼蟲》兩幅圖片分獲「群體社會行為」類別冠亞軍，分別由印度貝漢布爾大學Sritam Kumar Sethy、英國埃克塞特大學Nick Royle拍攝。 2025年BMC期刊圖片大賽「生命動態」類別冠軍作品《侏羅紀赫布裡底盆地上空的翼龍》(圖片作者：Natalia Jagielska)。施普林格·自然 供圖 《侏羅紀赫布裡底盆地上空的翼龍》《座頭鯨躍出水面》兩幅圖片分獲「生命動態」類別冠亞軍，作者分別為中國香港中文大學Natalia Jagielska、芬蘭自然資源研究所Alwin Hardenbolz。 《甲蟲的大眼瞪小眼震懾術》《澤陸蛙與樹幹粗糙表皮幾乎融為一體的偽裝》兩幅圖片分獲「多彩策略」類別冠亞軍，分別由印度科學研究所Abhijeet Bayani、印度貝漢布爾大學Sritam Kumar Sethy拍攝。 《利用無線電追蹤研究英國最稀有的甲蟲之一》《一個松雞家庭築巢》兩幅圖片分獲「研究進行中」類別冠亞軍，作者分別是英國埃克塞特大學Nick Royle、英國阿伯丁大學Jack Bamber。 2025年BMC期刊圖片大賽「研究進行中」類別冠軍《利用無線電追蹤研究英國最稀有的甲蟲之一》(圖片作者：Nick Royle)。施普林格·自然 供圖 此外，今年的圖片大賽還評出雖未在各自類別中獲獎，但被評委會認為非常出色的作品，包括捕捉到一隻白頰黑雁停下來觀察周圍環境瞬間的《警戒》、一隻寶石綠守宮在樹枝上保持平衡的《看看誰能找到我》，這兩幅亮點圖片分別由芬蘭自然資源研究所Alwin Hardenbol、挪威奧斯陸大學Jonathan Goldenberg拍攝。 據悉，本次大賽所有獲獎圖片，在知識共享署名4.0國際許可下可自由使用。(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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