拉貝之孫：祖父拿槍告訴日本兵 「如果你想殺死他們，必須先殺了我」
2026-03-06 07:17 3,716次浏览成都8月8日電 (袁牟知博)8日，成都世運會救生項目迎來首個比賽日，全天共產生8枚金牌。其中，女子100米混合救生、男子100米混合救生、女子4x50米泳池救生接力三個小項先後誕生新的世界紀錄。德國與波蘭選手分別貢獻精彩突破。 在女子100米混合救生決賽中，德國選手尼娜·霍爾特以1分03秒69的成績強勢奪冠，將自己在2024年創造的原世界紀錄縮短兩秒。這是她在成都世運會的首枚金牌，也是德國隊的首金。 「我嘗試了無數種訓練方法，現在仍不敢相信能突破自己的極限！」賽後她難掩激動，言語中滿是驚喜。而在隨後的女子4x50米泳池救生接力決賽中，尼娜·霍爾特與隊友延續強勢表現，以默契配合再次奪冠，將該項目世界紀錄收入囊中。 「成都熱情的城市氛圍讓我充滿力量。」尼娜·霍爾特特別提到開幕式的感動，「當煙花在夜空中綻放，全場觀眾的歡呼讓我瞬間充滿鬥志，這種溫暖的力量讓我深受感動。」 男子100米混合救生決賽中，波蘭選手傑赫扎克·卡西佩爾在50米轉身後才實現逆轉，打破已保持4年的世界紀錄，為波蘭代表團拿到成都世運會首金。 義大利選手弗朗切斯科·伊波利託在男子200米超級救生決賽中，以穩定發揮奪得金牌。 作為兼具實用性與競技性的獨特項目，救生運動起源於十八、十九世紀的歐洲，從單純的救援行動逐漸發展為規範的競技體育。在比賽中，運動員需要展現救援技巧，包括水下打撈假人、藉助浮標拖帶假人等；團體項目則以接力形式展現這些技能。同時，運動員以最快的速度完成既定遊進距離，用時最短者獲勝。 「這項運動的魅力就在於其不僅展示了運動員的實力，還是對人道精神的體現。」男子50米假人救生世界紀錄保持者、紐西蘭選手弗格斯·伊迪的評價道出了項目精髓。 救生項目按比賽場地主要分為泳池救生和海浪救生兩類。成都世運會設項為泳池救生，下設16個小項，包括50米假人救生、100米混合救生、100米腳蹼假人救生等，賽程為期2天。(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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