（成都世運會）斯諾克冠軍肖國棟：撞球適合全民健身
2026-01-08 14:45 9,534次浏览瀋陽8月9日電 (韓宏 姜月恆)「遼寧(瀋陽)芭蕾舞比賽」8日晚在瀋陽開幕。為期7天的比賽中，來自美國、俄羅斯、法國、義大利等10餘個國家的選手將展開「足尖」上的角逐。 8月8日晚，「遼寧(瀋陽)芭蕾舞比賽」在瀋陽開幕。圖為開幕式上表演的原創芭蕾舞劇《七夕》。於海洋 攝 此次芭蕾舞比賽由中共遼寧省委宣傳部、遼寧省文化和旅遊廳指導，遼寧省公共文化服務中心等主辦，比賽流程設置及賽制規則均遵循國際慣例，設置專業及非專業組比賽、芭蕾大師課等，旨在促進芭蕾舞的國際交流與藝術發展。 據介紹，賽事評委陣容強大，由原中央芭蕾舞團團長趙汝蘅擔任監委會主席，匯聚中國著名舞蹈編導肖蘇華，國際著名芭蕾舞蹈家、被譽為「世紀舞者」的弗拉基米爾·馬拉霍夫等十餘位海內外頂尖專家擔任評委。 肖蘇華強調，「我們要看到世界，更希望世界看到我們。」他指出，未來需創作更多講好中國故事、深受民眾喜愛並能走向國際的高水平舞劇，「劇本創作是關鍵」。 本次比賽藝委會主席曲滋嬌表示，遼寧作為文藝大省，芭蕾藝術底蘊深厚且廣受歡迎。遼寧芭蕾舞團四十餘年的發展及「團校一體」模式，為全球輸送了大量人才。 專業組評委埃爾達爾·阿利耶夫讚賞現場座無虛席的熱烈氛圍，並期待看到俄中芭蕾藝術的相互融合與提升。年輕選手如上海戲劇學院附屬舞蹈學校的葛美含則希望通過比賽交流學習，精進技藝。 8月8日晚，「遼寧(瀋陽)芭蕾舞比賽」在瀋陽開幕。圖為開幕式上表演的原創芭蕾舞劇《七夕》。於海洋 攝 開幕式上，觀眾欣賞到由遼寧芭蕾舞團、遼寧交響樂團共同合作演出的原創芭蕾舞劇《七夕》。該劇由中法藝術家攜手創作，以國際化語彙演繹中國愛情傳說，是「用世界舞蹈語言講好中國故事」的一次成功探索。 據悉，本次比賽將於8月14日閉幕。屆時，來自莫斯科大劇院首席主演、德國柏林國家芭蕾舞團首席主演、德國巴伐利亞國家芭蕾舞團首席主演等四位明星與金獎獲獎選手共同帶來多部古典和現代芭蕾舞作品。(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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