中共中央印發《中國共產黨黨校（行政學院）工作條例》
2026-01-18 13:36 7,792次浏览成都8月13日電 (單鵬)為期3天的成都世運會柔術項目12日完成全部賽程。最後一日進行的殘疾人柔術項目中，中國選手斬獲1金1銀。 作為成都世運會新增項目，殘疾人柔術分為肢體殘疾、視力殘疾和智力殘疾3個小項，共設3枚金牌，吸引了全球36名運動員參賽。 殘疾人柔術是殘疾人運動員個人防衛策略的套路展示，每隊由兩名殘疾人運動員或一名殘疾人運動員和一名非殘疾人運動員組成。每支隊伍須展示6種攻防動作，裁判員依據標準對每隊選手的攻防動作評分，得分高的隊伍獲勝。 在肢體殘疾混合雙人柔術比賽中，中國選手郭奧、李雨財在決賽中戰勝一對德國組合，奪得金牌。在上午的預賽中，中國組合以90.0分位列六對參賽選手之首，晉級次輪；半決賽中，中國隊大比分擊敗了哥倫比亞選手，挺進決賽；決賽中，中國組合以5分優勢險勝德國組合，為中國隊贏得成都世運會柔術項目的首枚金牌。 李雨財(右一)與郭奧(左一)在比賽中。 記者 呂楊 攝 「超級高興！」決賽後，李雨財大聲喊出了奪金的激動。李雨財的這塊金牌來之不易。失去右小腿的他，每日堅持早、中、晚三練，每天在柔術墊上摔打四五個小時。訓練時他要卸下假肢，單腳在墊子上彈跳、翻滾、摔投。「任何動作都有難點，但只要你每天和它過招，困難就慢慢變成習慣。」李雨財說，「我想告訴所有殘疾的朋友，一定要相信自己，為人生加油。」 在視力殘疾混合雙人柔術比賽中，合作僅有4個月的中國雙人組潘天佑、王文強一路過關斬將，挺進決賽。決賽中，中國隊以6分之差敗給德國隊，屈居亞軍。 王文強(右)與潘天佑(左)在比賽中。 記者 安源 攝 王文強有視力缺陷，比賽當天，他必須戴上眼罩，在漆黑中作戰，起初，眼前沒有一絲光亮的感覺讓他極不適應。但四個月的朝夕磨合，王文強與潘天佑建立了足夠的默契，動作編排、進攻姿勢、防守方式、技術銜接……他們練習了無數次，甚至約定了聲音暗號——聲音的長短、大小代表不同的動作。「比賽後我們直接回去繼續練，備戰今年全運會，爭取最好成績。」王文強說。 智力殘疾混合雙人柔術項目沒有中國選手參加，金牌被一對義大利親兄弟組合摘得。29歲的哥哥納波利·喬瓦尼(Napoli Giovanni)賽後接受採訪時直言獲得金牌心情「超級激動」。喬瓦尼此前是一名柔術運動員，受其影響，比他年輕10歲且有智力殘疾的弟弟也走上了柔術道路。「相比其他運動員，我們配合起來要更容易，因為我們是親兄弟。」喬瓦尼如是說。 至此，成都世運會殘疾人比賽項目圓滿收官。連同日前結束的自由潛水項目，中國殘疾人運動員共奪得5金1銀。(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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