馬來西亞政府和摩根大通就「一馬公司」案達成和解
2025-10-31 17:08 4,921次浏览貴州臺江8月10日電 (記者 瞿宏倫)2025年「村BA」球王爭霸賽(以下簡稱：球王爭霸賽)貴州賽區決賽9日晚在貴州省臺江縣臺盤村打響，威寧產投集團隊以79:76戰勝威寧陽光高級中學隊奪得冠軍。 8月9日晚，威寧產投集團隊(白衣)和威寧陽光高級中學隊在比賽中。 記者 瞿宏倫 攝 球王爭霸賽是一項面向中國非現役職業球員的基層城鄉籃球賽事，由「村BA」發源地——臺盤村發起，旨在通過籃球比賽促進城鄉經濟發展，聯動城鄉互動，推動鄉村振興。 球王爭霸賽以「活力四射·迎『籃』而上」為主題，聯動中國25個賽區，共同探索賽事共享、「村BA+」發展模式，促進各賽事承辦區域農文體旅商融合發展。貴州賽區於2025年3月啟動，設置東、西部兩個分賽區進行選拔，出線的前4名(共8支隊)參加此次決賽。 8月9日晚，決賽前的深山音樂會節目表演。 記者 瞿宏倫 攝 賽前，球迷期待的「村BA」深山音樂會同時上演。美國職業籃球聯賽(NBA)退役名將特雷西·麥克格雷迪(麥迪)也來到現場觀賽並與球迷互動，現場氣氛瞬間被點燃，歡呼聲和掌聲此起彼伏。「這次中國行我最期待的就是『村BA』，這裡的激情和純粹讓我想起了最初的『籃球夢』。」麥迪說。 2022年仲夏，臺盤村農曆「六月六」籃球賽火爆出圈，被人們譽為「村BA」。四年來，「村BA」已成為覆蓋中國超4000支球隊、吸引超500萬線下民眾參與的鄉村籃球賽事，網絡累計瀏覽量突破1000億人次。 8月9日晚，麥迪在和小球員互動。 記者 瞿宏倫 攝 「村BA」也吸引了籃球名將史蒂芬·馬布裡、阿倫·艾弗森，NBA知名球星吉米·巴特勒等前來臺盤村「打卡」。臺盤村村主任岑江龍介紹，這些球星的到來，不僅為「村BA」增添了國際色彩，也讓更多人關注到了這項充滿鄉土氣息的籃球賽事，進一步推動了鄉村籃球文化的發展。 來自湖南的球迷李樺冶說：「我早就聽說過『村BA』，這次專門趕過來，就是感受現場這種熱烈的氛圍。比賽和節目表演都很精彩，球員們都特別拼，每一個球都扣人心弦。這裡充滿了濃濃的鄉土氣息和人情味。」(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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