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2026-02-22 09:58 8,135次浏览成都8月14日電 題：斯諾克冠軍肖國棟：撞球適合全民健身 記者 國璇 第12屆世界運動會撞球項目14日在成都決出最後一枚金牌，36歲的中國名將肖國棟以2:1戰勝賽普勒斯選手喬治烏，職業生涯首奪世運會冠軍。 由於採用三局兩勝制，成都世運會的斯諾克比賽偶然性大大增強，考驗選手的臨場狀態和心理素質。當天的決賽一波三折，肖國棟率先拿下一局，隨後喬治烏打出單杆111分將大比分扳平，決勝局末段雙方展開攻防纏鬥，防守更勝一籌的肖國棟鎖定勝局。獲勝後，身披五星紅旗的肖國棟與教練和隊友們依次擁抱，臉上終於露出笑容。 與成都世運會同期舉行的還有2025年沙特斯諾克大師賽，這項職業賽事總獎金超過200萬英鎊，吸引全世界頂尖高手參加。為出戰成都世運會，世界排名第13位的肖國棟放棄參加沙特大師賽，除了無法拿到豐厚的獎金，他的排名也會受影響。肖國棟說：「國家榮譽永遠高於個人榮譽。為國出徵是我從小的夢想，這種使命感和自豪感和個人的比賽是不一樣的。」 8月14日，在成都世運會男子斯諾克決賽中，中國選手肖國棟奪得冠軍。圖為肖國棟在比賽中。記者 安源 攝 一個月前，參加斯諾克、花式撞球和開倫撞球三個分項的12名中國國家撞球集訓隊隊員提前抵達成都備戰。從小習慣了個人參賽的肖國棟，這次過上了集體生活。肖國棟表示，朝夕相處中，中國撞球隊形成了一個默契而有凝聚力的團體，「我們就像家人一樣」。 8月12日下午，肖國棟參加的男子斯諾克和另一位中國名將黨金虎參加的男子花式撞球兩場四分之一決賽同時開打。以2:0輕取對手後，肖國棟沒有立即離開場館，而是為「虎哥」加油吶喊。在黨金虎遺憾告負後，肖國棟上前擁抱並安慰隊友。 此次徵戰撞球項目的中國選手年齡跨度較大，既有黨金虎和肖國棟等老將，也有17歲的小將錢家樂。大賽經驗豐富的肖國棟經常幫助隊友緩解主場作戰的壓力，也樂於向彼此討教技戰術。 對於肖國棟而言，家鄉民眾的支持也讓他吃下「定心丸」。肖國棟是重慶人，在成都擁有自己的斯諾克工作室，不少親戚朋友也定居成都。「川渝文化相近，四川有句話叫『雄起』，代表了我們川渝人的精神支柱，是家鄉人對我的加油鼓氣。」 從2007年正式成為職業球員，到2024年世界斯諾克武漢公開賽首奪排名賽冠軍，歷經17年職業生涯起伏的肖國棟稱得上大器晚成。除了對競技成績的不懈追求，肖國棟也以教練、解說等身份推廣斯諾克運動，致力於讓更多青少年加入職業選手行列。 「世運會這種大型綜合性運動會是一個很好的推廣平臺，讓人們知道除了斯諾克，撞球還包括開倫等其他項目。我希望通過世運會，撞球項目有一天可以進入奧運會。」肖國棟說，撞球運動很適合推動全民健身。「大家可以多看一看比賽，也可以嘗試玩一玩。」 為了安心備戰，肖國棟在世運會期間看到看臺上的家人，只是遠遠打個招呼。短暫與家人團聚後，肖國棟將奔向下一個賽場，力爭在2025年武漢公開賽成功衛冕。(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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