上半年免籤入境外國人1364萬人次 同比增長53.9%
2025-11-04 14:47 3,651次浏览成都8月11日電(祝歡)10日晚，在成都世運會泰拳女子48公斤級決賽中，中國泰拳運動員劉曉慧奪得冠軍。她還是一名「00後」學霸，精通多門語言，她說，泰拳帶給自己的是受用一生的能力。 劉曉慧(紅衣)在比賽現場。記者劉忠俊 攝 在當晚的決賽中，面對泰國隊選手奧諾·庫利亞納特，劉曉慧拼盡全力，奪得勝利。「對手是世界冠軍，對於她來說我是一個無名小拳手，她不太熟悉我的打法，在這方面我可能佔了便宜。」賽後，劉曉慧謙虛地表示，奪得金牌不是自己一個人的努力，是所有人共同付出的成果。 劉曉慧在比賽現場。記者 劉忠俊 攝 「面對實力強勁的對手，自己打得還是挺艱難的。」劉曉慧坦言，自己對於決賽表現其實沒有那麼滿意，還是有很多打得有點亂，很多技術沒有發揮出來。 此次主場作戰的氛圍讓劉曉慧感到興奮。「自己在比賽中只想發揮出正常水平，把師傅教給自己的打出來，從來沒有想過可以拿到冠軍。」劉曉慧表示，全場的人都在給自己加油，這種氛圍的激勵是很不一樣的。 除了是一名泰拳運動員，出身於書香門第的劉曉慧還是一名「學霸」，精通漢語、英語、泰語和寮語四種語言。在賽後新聞發布會上，劉曉慧用一口流利的英語回答記者提問。「五年前，參加比賽的學姐們英姿颯爽的氣質吸引了我，我也想成為文武雙全的人，就開始練習泰拳。」在劉曉慧看來，在學拳路上父親的支持和幫助給了自己莫大的鼓勵。 「最開始他們瞧不上我們，但是我們上去都打贏了。」回憶起第一次在泰拳館打比賽的經歷，劉曉慧記憶猶新。「從第一次比賽一直到現在，我們在一次次擂臺的積累下，已經扭轉了他們對我們的印象。」劉曉慧表示。 劉曉慧(中)站上領獎臺。記者劉忠俊 攝 在短短五年的時間，從最初拳館最後一名到成都世運會冠軍，劉曉慧認為是自己比較相信老師，並且願意刻苦訓練，成就了今天的自己。「只要練習好了，做好了老師教給我們的技術，我們是可以成功的。」劉曉慧希望，這次奪冠對後面的人有更大的激勵作用。 「泰拳很鍛鍊勇氣，在面對對方的拳頭打過來，你要勇猛地往前打，並且比賽有輸有贏，要學會面對失敗，學會總結。」劉曉慧表示，這些年來泰拳帶給自己整體素質的提升對於未來一生都是受用的。 「我之前在泰國打了六七十場職業比賽，他們也開始有針對性研究我。」對於未來，劉曉慧認為自己應該與時俱進，不斷提升自己，不斷更新迭代自己的技術，不能按照一種模式一直打下去。(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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