全國詩人生態採風活動走進青海久治
2026-02-03 16:54 6,925次浏览石家莊8月14日電(記者 陳林)「看到他很不自然倒下了，我離他近，就下意識跑過去看他。」13日傍晚，石家莊功夫隊外援岡薩雷斯接受記者專訪時，對此前比賽中看到蘇州東吳隊球員胡靖倒地後飛奔上前救助一事如是表示。 在岡薩雷斯看來，這是一件很正常的事情。「不光我會去做，任何人碰到這樣的事情，都會跑去做。」 在8月10日進行的中甲聯賽蘇州東吳隊主場對陣石家莊功夫隊比賽最後階段，蘇州東吳隊球員胡靖突然倒地。岡薩雷斯第一時間發現後，快速上前展開救助，隨後現場醫護人員迅速入場救治。此事在網絡引發關注，許多網友為岡薩雷斯「點讚」。 圖為岡薩雷斯。 石家莊功夫足球俱樂部 供圖 10日晚，蘇州東吳足球俱樂部發布通報稱：「目前，胡靖已恢復意識，生命體徵平穩，醫院正持續進行監測與治療。」說到得知胡靖甦醒那一刻，岡薩雷斯在採訪時笑了。他說，這是一件非常開心的事情。「雖然賽場上我們是對手，是競爭關係，但他能夠甦醒，被健康救治，這是我特別、特別開心的事情，這是比比賽更為重要的事情。」 「比賽現場，很多人都在大聲喊胡靖的名字。那一刻沒有主客場之分，大家都想通過呼喊給胡靖力量，希望他快一點醒過來。」岡薩雷斯的翻譯孫卓說，賽後岡薩雷斯情緒一直很低落，直到後來得知胡靖生命體徵平穩後，才逐漸好起來。 孫卓透露，此前幫岡薩雷斯搬家時，看到桌子上擺有一張曾經隊友的照片。因為那位隊友在賽場突發疾病，岡薩雷斯後來專門學習了急救技能。 今年7月13日，石家莊功夫隊官宣了岡薩雷斯加盟的消息。在當晚比賽中，他打入了自己在中甲賽場首粒進球。這位26歲、身高近1.9米的哥倫比亞籍足球前鋒，此前曾在阿根廷、南非、玻利維亞等6個國家的足球俱樂部效力。來中國時間並不長的他，說自己喜歡中國，「中國是一個特別安全的國家」。 13日下午，石家莊功夫隊的訓練對球迷開放。岡薩雷斯此前奔跑救助一幕，是現場許多球迷的聊天內容。當他一出現在訓練場時，就有許多球迷圍了上去。面對合影、籤名等要求，他儘可能去滿足。直到訓練時間臨近，才在工作人員幫助下，走向球場。 7月13日，岡薩雷斯在為球迷籤名。 記者 陳林 攝 訓練場上的岡薩雷斯按照教練安排，或慢跑，或和隊友進行激烈身體對抗，或進行放鬆訓練。每一項，他做得都很認真。滿頭大汗時，他會撩起穿在身上的短袖，直接用衣服抹一下臉上的汗水。 訓練結束後，球員們回到了更衣室。石家莊功夫足球俱樂部負責人對岡薩雷斯等球員此前在賽場上的救助表現進行了表揚，其他隊員也予以鼓掌致意。當日，該足球俱樂部還邀請了專業人員，為隊員進行了心肺復甦等應急救護知識講解。 在岡薩雷斯眼裡，自己是一個「比較普通卻比較活躍、開朗樂觀」的運動員，「經常會和隊友一起開小玩笑」。他說，踢球很辛苦，「我卻一直充滿向上的鬥志」。說完後，他也笑了。 岡薩雷斯的全名很長，是由西班牙語每個月份的開頭字母組成，「這是父親花了很長時間才給我想出的名字」。父親希望他有一個「不一樣、獨特的名字」，也期望他「有最好的發展。」 採訪結束時，夜幕漸漸降臨。看到遠處還有球迷等待，岡薩雷斯又走過去，和他們一一合影，為他們籤名。(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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