堪察加東岸遠海發生6.3級地震 震源深度10千米
2025-12-01 21:57 3,567次浏览成都8月11日電 (陳選斌)「亞洲隊伍在室內拔河方面一直表現不錯，現在室外項目也在不斷發展。」8月11日，國際拔河聯合會副主席皮特·戴爾接受媒體採訪時表示，室外拔河長期由歐洲主導，但亞洲在這一領域正變得越來越強。 8月11日，國際拔河聯合會副主席皮特·戴爾接受媒體採訪。陳選斌 攝 9日至11日，成都世運會拔河項目在東安湖體育公園舉行。本次賽事僅設室外拔河項目，分男子、女子、混合三個小項。 8月9日至11日，成都世運會拔河項目在東安湖體育公園舉行。記者 劉忠俊 攝 對於成都的場館條件，皮特·戴爾讚不絕口。他與成都籌備團隊已合作約兩年，團隊為賽事做了大量籌備，從場地到看臺及周邊設施均準備周全，拔河選手對場地條件極為滿意。「場地是室外拔河的關鍵因素，若場地不佳，不僅難有精彩賽事，運動員也難以發揮正常水平。這次籌備團隊在場地準備上做得非常出色，看臺及周邊設施也都很棒。」 談及拔河運動的全球發展，皮特·戴爾透露，國際拔河聯合會正與多個國家合作，推動室外拔河在亞洲和美洲的普及，助力這項運動在全球的發展，呈現更多精彩賽事。 1900年至1920年期間，拔河曾是奧運會正式比賽項目，1981年進入第一屆世運會。被問及拔河是否會「重返」奧運會時，皮特·戴爾表示，室內與室外拔河需要完全不同的場館，目前來看，室外拔河「回歸」的可能性更大一些。 在賽事的交流作用方面，皮特·戴爾認為拔河最動人之處在於：賽場上，運動員在繩兩端激烈角逐；賽後，他們總能握手致意、友好相處。這項運動因此在全球範圍內締結了許多友誼。 拔河是一項古老的運動，中國唐代就已出現「拔河」名稱。中國拔河協會會長何珍文介紹，拔河運動在國內開展極為普遍，但多停留在大眾基礎層面，競技水平仍有提升空間。不過近年來，中國拔河運動發展迅速，一大批隊伍茁壯成長，專業技術水平穩步提升。 何珍文表示，儘管中國隊未取得此次比賽的參賽資格，但賽事讓大家親身感受到了最高水平拔河運動的魅力，這對促進中國拔河運動發展意義重大。(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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