■本報記者 吳雨倫 中國飛盤隊今日完成了世界運動會歷史首秀,在團隊飛盤項目中以8比13憾負德國隊。近年來飛盤運動在中國從校園社團悄然興起,經歷了城市俱樂部遍地開花的繁榮,最終從街頭走向國際賽場——這支由職員、老師、學生等組成的中國隊就是最真實寫照。 25歲的李鑫今年6月剛畢業於成都大學,9月將成為德陽市一所小學的體育老師。他至今記得2018年那個夏天。在成都大學的軍訓操場上,師兄們手中的飛盤令他十分好奇。「我試玩了一次,就徹底迷上了。」彼時的他不會想到,七年後自己會身披國家隊戰袍,站上世運會賽場。 飛盤運動起源於上世紀60年代的美國,1989年德國卡爾斯魯厄世運會,團隊飛盤首次作為邀請項目亮相,此後在2001年秋田世運會上成為正式項目。中國隊此前從未出戰,只因國內的飛盤運動起步較晚,就在七年前,還只是一項小眾運動。 李鑫加入成都大學飛盤社團時,整個社團僅20多人,身邊多數同班同學都對這項運動感到陌生。第一次在校園組織飛盤體驗活動時,半天下來只吸引了寥寥數人。如今,這個社團已發展到近百人規模,就連以前不理解他的朋友,也經常在朋友圈裡曬飛盤運動時的照片。 國家隊選手周安琪與飛盤的緣分始於2021年,那正是飛盤運動憑藉低門檻、強社交的特點成為都市青年運動新寵的階段。當時在運動品牌公司工作的她,偶然接觸到上海滬蛙飛盤俱樂部,瞬間被這項運動吸引。「有一個機會讓所有人在同一片場地爭奪飛盤,共享一塊盤,還能打破性別壁壘,這項運動太酷了。」 作為打工人,周安琪需要在工作與訓練間艱難平衡。她平時利用下班後和周末的時間訓練。她坦言,業餘運動員難免要面對「賺錢養家」與「追逐夢想」的矛盾,但她「願意這樣為愛折騰」。公司的支持更是讓她心懷感激:「我必須要感謝我的老闆,她給了我假期讓我有機會參加世運會,這份理解也是我堅持的動力。」 去年通過選拔進入中國飛盤隊,如今在世運會的舞臺上代表中國出戰,周安琪深知意義非凡:「這是飛盤被更多中國人看到的機會,能讓大家知道它是熱血、正規的運動。」目前,周安琪所在飛盤俱樂部的成員大部分是與她年齡相仿的都市打工人,這正是近年來飛盤運動在國內群眾基礎持續擴大的寫照。截至2024年底,全國31個省區市及港澳臺地區飛盤項目註冊協會超100家,俱樂部達900餘家,覆蓋近200個城市,高校飛盤社團增長率連續三年超過40%。 與群眾基礎同步提升的還有專業競技水平。在英國諾丁漢舉行的2023年U24世界青年飛盤錦標賽上,來自新加坡的何志豪經人推薦,成為中國飛盤集訓隊的主教練。彼時的他已與飛盤相伴19年,從18歲踏入大學校園初次接觸這項運動開始,便與飛盤結下了不解之緣。回憶起自己剛接觸飛盤運動時,何志豪坦言:「當時新加坡飛盤的發展狀況比現在中國糟糕得多,全國打盤的總共也就百來人。」 有了基礎,才有上層建築。中國飛盤隊直到2024年才真正完成組建,在此之前,甚至湊不出一支專業隊參賽。「中國這兩年的飛盤發展速度遠超預期。」何志豪對中國飛盤近兩年來的跨越式發展尤為感慨,「如果新加坡回到10到15年前,我們可能連與強隊對抗的機會都沒有,但現在中國隊在和德國隊比賽都能咬得住。」 在中國執教的一年又八個月後,何志豪坦陳,中國飛盤運動雖然進步飛速,但與頂尖水平依然存在五到七年的差距。他表示,日本、澳大利亞、新加坡等亞洲飛盤水平先進的國家已形成非常成熟的培養體系,而中國還在積累探索階段;以新加坡為例,高校和中學已將飛盤列為常規體育項目,全民參與度很高,而中國在青少年基礎、賽事體系等方面仍需完善。 周安琪眼中的未來是「飛盤的蛋糕越做越大」,並呼籲更多人透過爆火現象與社交屬性看到這項運動的專業性。不過相比兩三年前,如今國內的飛盤熱潮逐漸褪去,她對此並不避諱:「初期吸引大量愛好者是好事,這是擴大群眾基礎的第一步。」在周安琪看來,那些在浪潮中沉澱下來的愛好者,「才能支撐中國飛盤走得更遠」。 (本報成都8月12日專電)
北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章,指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景,並提出相應的防範方法。 文章指出,自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力,缺乏自主設定目標的功能,雖能執行單一簡單任務,但若無人為指令,則無法實施具有實際意義的操作。 文章指出,人們已習慣應用程式請求授權:獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可,而是直接行動,使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務,並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。 專家預測,自主人工智慧未來將承擔各類任務,如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等,均需調用用戶敏感數據,包括財務信息、實時定位等核心隱私。 專家舉例指出,現有應用通常僅調用單一數據類型,而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」,包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣,乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。 另據國際機構高德納預測,未來企業數據洩露事件中,將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。 文章稱,對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私,網絡安全專家建議,採用多層次防護方法,從基本的安全習慣做起。例如,為所有帳戶啟用多因素認證,將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍,為不同用途創建單獨的帳戶,以分隔數字暴露面。 專家指出,由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源,因此,分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限,而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具,比如一個用於財務任務,另一個用於健康管理,以此類推。 專家還建議,將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為,在分享敏感信息前做好相應預案。(完)
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