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2026-03-06 06:26 2,817次浏览三亞8月4日電 (張月和)「中醫可以告訴我，當我感覺不舒服的時候，我的身體發生了怎樣的變化，這很神奇，也促使我來到中國，進一步了解中醫藥的歷史文化，感受中醫藥的博大精深。」來自葡萄牙的卡塔琳娜·奧利維拉(Catarina Oliveira)4日在三亞受訪時說。 8月4日，海南三亞，三亞市中醫院舉辦2025年度中醫藥國際遊學培訓班開班典禮，來自葡萄牙、巴西、愛爾蘭、莫三比克等國家的21名學員將在三亞開展為期半個月的中醫藥培訓學習。圖為三亞市中醫院醫生為外籍學員義診治療。張月和 攝 三亞市中醫院2025年度中醫藥國際遊學培訓班當日開班，來自葡萄牙、巴西、愛爾蘭、莫三比克等國家的21名學員將在三亞開展為期半個月的遊學培訓。其間，學員們將親身體驗艾灸的溫熱，系統學習中醫陰陽、五行、臟腑、經絡等基本理論，認識常見的中草藥及其功效，理解感悟中醫所蘊含的哲學觀和生命觀，探索中醫在現代社會的應用與發展。 「這是我第三次組織醫務人員來三亞遊學。」葡萄牙中醫醫生若昂·戈麥斯(Joao Gomes)說，之前兩次培訓的效果很好，學員們回國後向周圍的人講述自己的經歷，激發了更多葡萄牙及其他葡萄牙語地區的學生和專業人士對中醫的興趣。 8月4日，海南三亞，三亞市中醫院舉辦2025年度中醫藥國際遊學培訓班開班典禮，來自葡萄牙、巴西、愛爾蘭、莫三比克等國家的21名學員將在三亞開展為期半個月的中醫藥培訓學習。張月和 攝 若昂·戈麥斯與中醫結緣已有23年。年輕時，父親贈與的一本書引發了他對中醫的興趣，大學期間，他曾到中國四川系統學習中醫藥。現今，若昂·戈麥斯在葡萄牙開設了一間中醫診所，用針灸、中藥治療病人。他說，中醫在葡萄牙正受到越來越多患者的信任和歡迎。 「對我來說，中醫不僅僅是一種醫學，也是一種生活方式，一種強調平和的哲學。」來自愛爾蘭的塔尼婭·惠蒂(Tania Whitty)說，中醫的理念已經融入了她的生活，「中醫教會我如何尊重自己的身體，引導我用更加平和的心態去對待家人和工作，讓我受益良多」。 8月4日，海南三亞，三亞市中醫院舉辦2025年度中醫藥國際遊學培訓班開班典禮，來自葡萄牙、巴西、愛爾蘭、莫三比克等國家的21名學員將在三亞開展為期半個月的中醫藥培訓學習。張月和 攝 三亞市中醫院是中國首批、海南唯一的國家中醫藥服務出口基地。該院副院長袁愛林介紹，2019年以來，三亞市中醫院舉辦了多次中醫藥國際遊學培訓班，吸引俄羅斯、哈薩克斯坦、白俄羅斯、瑞典、加拿大等國家的百餘位學生及專業人士參與。 「舉辦中醫藥國際遊學培訓班是推動中醫藥教育國際化，提升中醫藥國際影響力的重要舉措之一。」三亞市中醫院黨委書記袁勇表示，希望通過本次培訓，讓更多愛好中醫的國際友人學到中醫藥適宜技術，推動中醫藥日益走向國際舞臺；讓中醫藥國際教育交流合作有更大的拓展空間，促進中醫藥傳承創新發展。(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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