兩部門修訂印發《支持學前教育發展資金管理辦法》
2025-10-27 05:18 9,629次浏览昆明8月4日電 題：俄羅斯「i人」勇闖中國：俄中友好帶來更多機遇 記者 韓帥南 「學俄語必須得會彈舌嗎？」「聽說俄羅斯人的成人禮要去跟熊搏鬥，真的嗎？」在一群新結識的中國朋友中，俄羅斯小夥趙家朋(Artur Demenok)成為焦點。面對一堆天馬行空的問題，他有些尷尬地撓了撓頭，卻依然努力用中文認真回答。 趙家朋在北京遊玩。受訪者 供圖 「00後」趙家朋原本計劃按部就班地在俄羅斯考大學、工作，但父親的建議改變了他的人生軌跡。「我父親說，俄羅斯和中國的關係很好，到中國發展一定會有更好的機遇。」 事實上，趙家朋早在2008年就與中國結緣。當時，他跟隨家人一起前往中國海南省三亞市旅遊。長大後，因籃球技術出眾，他多次到黑龍江省佳木斯市等地參與籃球賽事。風景優美、民眾熱情好客成為他對中國的初印象。 「我很喜歡中國，但第一次聽到父親想讓我到中國留學時，我覺得他有些瘋狂。」趙家朋回憶，因為當時自己沒有學過中文，也自覺能力不足，所以沒聽從父親的建議，但在心中種下了赴中國留學的種子。 2019年，在俄羅斯一所大學就讀一年後，趙家朋下定決心前往中國深造。同年9月，他考取哈爾濱工業大學，正式開啟中國之旅。 「俄羅斯小孩如果不會發彈舌音，會被送去接受專門的訓練。但相比之下，我覺得中文更加難學。」趙家朋笑著說，自己看起來像「i人」(MBTI人格測試中代表內向型的性格特徵)只是因為中文詞彙量不足。 2020年，趙家朋通過預科班考試，並同時被哈爾濱工業大學和雲南大學錄取。為感受中國各地的不同風情，他選擇了雲南大學國際經濟與貿易專業。 不僅如此，他還說服女友一起到雲南就讀，「我女朋友的家人都很支持，他們認為到中國會比留在俄羅斯的小城市有更好的發展。」 但突如其來的疫情中斷了趙家朋前往中國的腳步，他不得不留在俄羅斯一邊上網課一邊打工攢錢。他說，在隨後的三年中，自己曾一度想放棄，但對中國的思念讓他堅持了下來。 趙家朋(左)在雲南西雙版納體驗傣族竹筒雞製作。記者 韓帥南 攝 2023年5月，趙家朋終於得以踏上雲南昆明的土地，「感受著這裡的藍天白雲和鳥語花香，還有一棟棟高樓大廈，我想，眼前的一切，不就是我夢寐以求的生活嗎？」 此後，趙家朋在刻苦完成學業的同時，也努力改變自己的「i人」屬性。不善言辭，就通過籃球進行社交——在球場上，他成功結交了很多中國朋友。他還在社交媒體開設帳號「俄羅斯朋友趙家朋」，分享他品嘗雲南美食、體驗民族風情的日常，已收穫上萬名粉絲。 今年6月，趙家朋從雲南大學本科畢業，他也與其他畢業生一樣面臨著工作或繼續深造的選擇。 「俄羅斯孩子並不會在成年時去與熊搏鬥，這只是一個段子。但大家都希望在成年後能夠儘快獨立。」趙家朋說，為進一步提升和豐富自身，他決定繼續攻讀經濟學方面的碩士研究生。未來，他計劃發揮自己所學，從事俄羅斯與中國之間跨境貿易的相關工作。(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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