聯播+｜新時代西藏故事
2026-02-26 06:19 2,213次浏览成都8月13日電 題：世運會臺灣青年志願者：微笑和友好是共同語言 作者 袁牟知博 「這是川金絲猴」「這隻熊貓叫花花」「去試試好吃的江油肥腸」「還有大刀回鍋肉」……場館的人流裡，成都世運會臺灣青年志願者陳韻如的背包格外顯眼，上面掛滿憨態可掬的大熊貓掛件。與運動員溝通時，她時常用手機翻譯軟體給運動員當嚮導，在成都生活創業5年的時光，早已讓她成為「成都通」。 為助力賽事高效順暢運行，成都世運會有8600多名賽會志願者分布在競賽場館、世運村、主媒體中心、機場、酒店等各個點位。作為其中一員，除在競賽場館服務，陳韻如還負責協助運動員補給物資、採購生活物品等。 「這片土地的熱情是刻在骨子裡的，這些年生活在這裡收穫了太多溫暖。」陳韻如還記得她被選為志願者時，創業團隊的夥伴們歡呼雀躍的樣子，「所以我想借這個身份，成為一座小小的橋，傳遞給全世界我曾感受過的熱情和真誠。」 世運村內，陳韻如時常幫助運動員們拍下照片記錄世運之旅，「他們分享競技成績、曬四川美食，跟家人朋友說『成都超棒』，這種從他們視角傳遞的美好更動人」。陳韻如說，自己也常常向身在島內的家人朋友分享世運會的點滴，語氣裡滿是驕傲，「希望他們透過我的眼睛愛上成都——這裡真的是成就夢想之都」。 與陳韻如一同參與志願服務的，還有四川師範大學的臺灣大學生廖妤軒。這個因嚮往「做有意義的事」而加入志願者隊伍的愛笑女孩，在服務中感受到了文化交融的魅力，「哪怕語言不通，大家相視一笑，便懂了彼此的善意」。她說：「微笑與友好，本就是世運會、地球村的通用語言。」 「看著運動員在場上拼盡全力，就覺得我們所有人都在為這場盛會並肩奮鬥。」她常和來自各地的同齡志願者聚在一起，見證體育競技的熱血與激情，不僅收穫了為熱愛拼搏的勇氣，更攢下了跨越地域的珍貴友誼。 世運會賽程已過大半，廖妤軒的「服務目標」愈發清晰：「想為更多選手提供幫助，想把自己的熱情再提高几分，要讓世界透過我們的笑容，看到這裡最鮮活的美好。」(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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