成都8月12日電 (堯欣雨)「當我手持火炬滑行時,心裡既緊張又滾燙。緊張是怕有絲毫失誤,滾燙是因為握著的不僅是火炬,更是無數人的期待。」12日,成都世運會開幕式點火手之一、彝族青年阿盧曉波說,這種緊張少了些競技的對抗感,多了份沉甸甸的使命感,就像把賽場上的拼勁,換成了穩穩傳遞一份榮耀的責任。 在8月7日晚舉行的成都世運會開幕式上,中國滑水運動員徐露和阿盧曉波在摩託艇的牽引下,以滑水的方式疾馳於秦皇湖面,以「水火相融」技術共同點燃了世運會史上第一座主火炬塔。 阿盧曉波(右)在成都世運會開幕式彩排現場。受訪者供圖 阿盧曉波於2004年出生在四川省峨邊彝族自治縣,談及自己的開幕式經歷,現在的他仍然十分興奮。開幕式當天,阿盧曉波的父母雖沒能到現場,但電視前的牽掛卻一點不少。「我能想像出他們提前調好直播、備好東西,看我出來那刻估計都是屏著氣,直到點火成功時家裡歡呼聲肯定特別響亮。他們藏在嘮叨和笑容裡的自豪,對於我來說比任何榮譽都讓我踏實有力。」阿盧曉波笑著說。 在阿盧曉波看來,作為一名彝族運動員,和漢族運動員徐露搭檔點火,就像「水火相融」的主火炬一樣,大家都朝著同一個目標發力,這本身就是民族融合最生動的體現。「各民族在賽場上並肩,在生活中同心,這就是最好的團結。我能參與其中,非常自豪。」 阿盧曉波比賽現場(資料圖)。受訪者供圖 本次成都世運會,阿盧曉波作為替補未能參賽。「失落和遺憾都有吧!」但他說自己時刻做好了準備,保持最好的狀態,等待機會的到來。 據悉,阿盧曉波曾是一名田徑中長跑運動員,後因一次偶然的跨界選才機會,於2015年轉項成為滑水運動員。談及轉項時的難點,他分享道,對於滑水運動員而言,手上磨出水泡、破皮、起繭是常態,都得咬牙堅持才能走到破繭成蝶的那天。「對很多人來說,難的就是堅持不到那一刻。我也經歷過這些,靠的就是不服輸的勁撐過來的。」 目前,阿盧曉波已經回到訓練基地,開始了下一階段的訓練,全力備戰10月的全國滑水錦標賽。阿盧曉波想通過自己向民族地區的青少年們傳遞一種體育精神。「我想告訴他們,別被條條框框限制住,體育裡的拼勁、韌勁是不分項目和民族的,敢想敢拼,就能闖出大山,闖出自己的天地。」(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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