（成都世運會）速度輪滑女子場地賽（500米+D爭先）決賽：中國臺北隊選手獲得亞軍
2026-03-02 10:46 3,314次浏览當地時間8月7日晚，電影《南京照相館》在加拿大渥太華、多倫多、溫哥華分別舉辦首映式。在溫哥華的首映式上，中國駐溫哥華總領館、中資機構、華人華僑等300餘人參與觀影。 影片開始前，所有的觀眾共同舉起了電影相關的海報和明信片，一起表達對歷史的緬懷和對和平的珍愛。電影放映結束時，現場一片沉寂，許多人臉上掛著尚未擦乾的眼淚，許久後才有人慢慢起立離場。 加拿大萬錦市副市長陳國治認為，這部電影意義非凡，因為它為國際觀眾提供了一個機會，讓全世界，包括加拿大和北美有機會去了解1937年12月南京大屠殺的殘酷。 溫哥華中華會館理事長錢華表示，看完了電影心情十分沉重。電影真實還原了那段慘痛的歷史。這段歷史在海外的很多教科書中都找不到，但它應該被銘記。她表示，希望加拿大更多其他族裔的人士來看這部電影，銘記歷史，珍惜和平。 多倫多市民約翰·雷諾茲在看完這部電影後表示，這部電影讓他感到震驚，它太真實了。約翰·雷諾茲表示，他有時甚至因為場面過於激烈而不忍觀看。他對自己不知道這樣的事曾經發生過，而感到內疚。 一位來自南京的觀眾表示，從小到大，每年的12月13日，南京都會響起防空警報。如今他已經成年，旅居海外，但每一代都在用不同的方式去銘記這段歷史。 中國駐溫哥華代總領事曾智也出席了首映式。曾智強調，牢記歷史的經驗和教訓，絕不是為了延續仇恨，而是為了以史為鑑，尊重歷史，維護和平。曾智表示，中加兩國在二戰期間曾經在東方戰場並肩攜手作戰，真誠希望與領區各界一道，銘記歷史，珍愛和平，緬懷先烈，開創未來，共同秉持正確的二戰史觀，共同維護戰後的國際秩序，捍衛國際的公平正義，為人類的和平與發展，共同譜寫新的篇章。 據了解，電影《南京照相館》還將於8月10日在加拿大薩斯卡通，8月11日在加拿大卡爾加裡舉辦首映活動。8月15日，影片將正式登陸加拿大各大主要城市電影院線。(總臺記者 趙淼 張穎哲)
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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