中國駐登巴薩總領館舉辦紀念中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年座談會
2026-03-03 07:12 9,526次浏览曼谷8月11日電 (李映民 楊文波)首屆「中文路杯」泰國中小學生中文朗誦比賽決賽暨頒獎典禮10日在泰國宣素那他皇家大學隆重舉行。 活動現場。主辦方供圖 首屆「中文路杯」泰國中小學生中文朗誦比賽旨在為泰國中小學生提供一個展示中文學習成果的平臺，通過朗誦經典中文作品，增進泰國中小學生對中國語言文化的了解，進一步激發泰國中小學生學習中文的熱情，提升泰國學生的中文口語表達能力。 本屆比賽分為小學初級組、小學高級組、中學初級組、中學高級組四個組別，平均每組初賽選手超1000人，各有100位選手進入複賽，各有10位選手入圍決賽。決賽選手年齡從6歲到18歲不等，他們懷揣著對中文與中國文化的熱愛，用稚嫩的聲音流利地說出標準的中文，朗誦一首首中國經典文學作品。 比賽現場。李映民 攝 經過激烈角逐，每組各評選出冠軍1位、亞軍3位、季軍6位，比賽組委會現場公布分數並由嘉賓分別向獲獎選手頒發獎狀、獎盃和獎金。 中國駐泰國大使館參讚許蘭在致辭中鼓勵參賽選手們好好掌握中文這把「金鑰匙」，用它打開更廣闊的世界，為未來參與中泰交流合作奠定堅實基礎，並期望「中文路杯」泰國中文朗誦比賽能夠持續激發更多泰國青少年學習中文的熱情。 中國駐泰國大使館參讚許蘭致辭。主辦方供圖 泰國教育部基礎教育委員會漢語辦公室主任趙成在致辭中指出，目前在泰學習中文的人數已逾百萬，泰國的中文學習日益呈現出低齡化、職業化、數位化等發展特徵，通過比賽，同學們不僅提升了中文水平，也為將來的職業道路奠定了良好基礎。 泰國宣素那他皇家大學校長初迪甘·詩薇本在致辭中對本屆比賽所使用的AI評測技術及新推出的「中文路AI學校管理系統」表現出濃厚興趣，並提出希望將「中文路AI學校管理系統」交由宣素那他皇家大學中文系試用，同時建議在下一屆比賽中開闢大學組賽道，提高泰國大學生的中文學習積極性和中文水平。(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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