【抗戰勝利80周年】專訪拉貝之孫：日記裡的和平追求與中國情緣
2025-11-11 05:43 5,598次浏览成都8月12日電 (記者 嶽依桐 何浠)記者12日在成都世運會速度輪滑(公路賽)現場獲悉，中國輪滑運動員張振海、潘郅遠都將跨界轉項速度滑冰，期待通過「輪轉冰」實現奧運夢。 23歲的張振海2019年在西班牙世錦賽奪得速度輪滑男子青年組1000米金牌，2024年全國輪滑(速度輪滑)錦標賽上包攬成年組全部六項冠軍。2023年杭州亞運會，他獲得10000米積分淘汰賽亞軍，是目前中國男子輪滑在亞運會項目中的歷史最好成績。 12日，張振海接受記者專訪。記者 何浠 攝 18歲的潘郅遠2023年初登亞洲錦標賽即成為中國隊首位單屆亞錦賽斬獲7金的選手，2024年義大利世錦賽，他在公路100米衝刺賽中斬獲銀牌，為中國隊贏得了世錦賽速度輪滑項目的唯一獎牌。 跨界轉項對兩人而言都並非容易的選擇，但對奧運會的憧憬讓他們願意勇敢「再拼一次」。張振海坦言，兩個項目使用的技巧不同，嘗試突破新的領域難度很大，自己或許還需要一段時間來適應。「其實能不能轉成功我不確定，但我還是想大膽去突破，希望能在新的領域裡好好實現一下自己的抱負。」 「(轉項)想了挺久的，但最終還是決定未來的運動生涯以滑冰為主。」潘郅遠則告訴記者，他從去年年初開始接觸速度滑冰，需要克服的最大難點同樣是需要把握不同的技術特點。 12日，潘郅遠接受記者採訪。記者 何浠 攝 因為跨界轉項的決定，本次成都世運會對兩人而言也具有特別意義。在接受記者採訪時，他們均表示將拼盡全力。 談及具體的展望，張振海表示，希望能在自己的優勢項目——男子場地賽(1000米爭先)上努力賽出好成績。作為四川籍運動員，他坦言在「家門口」比賽給自己帶來更多動力。「不管取得怎樣的成績，只要全力以赴過後就沒有遺憾。」 潘郅遠則期待能獲得一枚成都世運會的獎牌。今年剛升至成年組的他說，自己主要抱著學習的心態前來參賽。「能和來自世界各地的前輩一起切磋，非常幸運，可以很好地汲取經驗。」(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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