大連公安開展集中統一清查整治行動 抓獲犯罪嫌疑人297人
2026-02-01 21:49 6,156次浏览新華社成都8月9日電(記者肖亞卓、高萌)「不、不、不……我可捨不得(把徽章)送人。」在成都世運會體育舞蹈拉丁舞項目奪冠後，德國名將莫申斯卡捧著金牌笑著說，像個護著心愛玩具的小孩。 8日晚在城北體育館進行的世運會拉丁舞比賽中，莫申斯卡與搭檔巴蘭毫無懸念地奪得冠軍。在多次拿到世錦賽、歐錦賽以及德國國內的賽事冠軍後，這次奪冠為他們本就星光熠熠的職業生涯又增添了濃墨重彩的一筆。 除了冠軍的榮耀之外，讓這對組合格外珍惜的還有那枚別具匠心、充滿成都當地元素的「竹光」獎牌。 「(這枚獎牌)很特別，你可以打開它，上面寫有The World Games，還有熊貓的形象，這就非常有紀念意義，因為它體現了這座城市的文化，我們帶走的不僅是金牌，也是關於這座城市的美好回憶。」莫申斯卡說。 這枚「竹光」最引人注目的突破在於內部結構的設計——向左翻開獎牌正面，有一枚獨特的金屬徽章，徽章一面是靈動的川金絲猴「錦仔」，另一面是太陽神鳥環繞成都世運會標識。這一巧思生動詮釋了「分享」的理念，獲獎者可以將徽章取下，贈予家人或朋友，讓榮譽與喜悅傳遞延續。 當被問到有沒有想好要把這枚徽章送給誰時，莫申斯卡立刻搖頭，「我可捨不得。」轉念一想，她又說：「不過我倆生活在一起，可能只留一枚徽章也可以，也許我們會(將一枚徽章送人)。」 這時，搭檔巴蘭接過話茬，笑著說他非常重視青年舞者的成長，喜歡看到年輕人不斷進步、讓體育舞蹈觸及更多領域。「如果有機會送出去，我們會選一個不錯的賽事或者項目，或者送給我們看好的年輕舞者，讓這份榮譽去激勵他們。」 對於中國，巴蘭與莫申斯卡充滿親切感。兩人笑著告訴記者，他們來中國可能已經有「50次」。不僅是參賽，也進行過表演和教學。2024年無錫舉行的拉丁舞世錦賽上，他們第四次奪冠，成為這項賽事歷史上奪冠次數最多的組合。 「成都我們也已經來了很多次，感覺這是一座可以帶給我們幸運的城市。」巴蘭說，「我們在這裡總能感受到觀眾的熱情和喜愛，這也讓我們跳得更放鬆、更投入。」 本屆世運會，中國隊組合閻棒棒/杜玉君歷史性地進入決賽，最終以微弱劣勢位居第四名，距離領獎臺僅有一步之遙。巴蘭和莫申斯卡看到了中國體育舞蹈近些年的快速進步，也樂於見到有更多的中國舞者帶給世界舞臺新的活力與驚喜。 「巧合的是，閻和杜在德國的舞蹈老師也是我們的舞蹈老師，所以我們很有淵源。我們看到了他們這些年的進步，也希望未來他們能繼續實現這樣的突破，用他們的舞蹈去打動世界。」巴蘭說。
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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