（抗戰勝利80周年）「萬裡同心——海外華僑與中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭紀念特展」在京開幕
2026-01-09 22:01 3,638次浏览成都8月8日電 題：中國香港運動員劉慕裳：在成都登上「世界之巔」 作者 單鵬 「我的金牌上終於有了『世界』二字了。」8日晚，在成都世運會空手道女子型決賽上擊敗日本選手尾野真步奪得金牌後，中國香港運動員劉慕裳熱淚盈眶，與相伴5年的教練緊緊相擁。 出生於1991年的劉慕裳是一位經驗豐富的空手道老將，她16歲起為中國香港出戰國際比賽，2015年成為全職運動員。2021年8月，她獲得東京奧運會空手道女子個人型銅牌；2023年7月，她在第19屆亞洲空手道錦標賽上擊敗日本勁敵，成為香港首位空手道亞洲冠軍；同年10月，她在杭州亞運會再獲銅牌；2024年1月，她升至空手道女子個人型世界第一，為香港首位「世一」空手道選手。 成都世運會賽前，劉慕裳憋著一股勁，誓要拿到這枚金牌。上屆世運會，劉慕裳獲得了空手道女子型比賽的季軍，「參加成都世運會感覺很不一樣，上一次(世運會)我覺得拿到獎牌就很不容易。這次我把目標放高一點，志在奪金。」 8月8日，第12屆世界運動會空手道女子型決賽在成都舉行，中國香港運動員劉慕裳奪得金牌。圖為劉慕裳展示金牌。 記者 安源 攝 在8日的預賽和半決賽中，這位空手道老將顯示出實力與經驗，劉慕裳的發揮幾乎完美，贏得沒有懸念。她對自己的表現滿意之餘，也稱讚了成都世運會的辦賽條件：「我和不少其他隊伍的選手都覺得，無論是場地標準還是工作人員的專業與熱情，這裡都達到了奧運會水準。」 決賽中，劉慕裳再次面對老對手、上屆世運會該項目亞軍得主尾野真步。從今年1月至本次決賽前，兩人共交手5次，劉慕裳4勝1負保持優勢。但劉慕裳仍不敢懈怠：「對於運動員來說，決賽不是『不奪金就奪銀』的問題，而是『能不能贏』的競爭。」 決賽開始，劉慕裳站在場地中央，表情堅毅，一聲怒吼劃破場館的寂靜。她踏出右腳，重重砸向地面；手刀破空，仿佛斬斷風聲。她將身體擰成拉滿的弓，隨即如離弦之箭般爆發。每次發力，似要將空氣擊穿。 現場數千名觀眾對劉慕裳的表現報以熱烈掌聲與歡呼。「這次『回家』比賽，支持我的人特別多，不像在國外比賽時那樣冷清，甚至我的一些朋友和學生專程來成都看我比賽。」說到這裡，劉慕裳十分感動。登上領獎臺、國歌奏響之時，劉慕裳的眼淚奪眶而出：「只有大型比賽奪得金牌時才能聽到國歌奏響。每一次國歌響起，那份自豪與感動總會讓我熱淚盈眶。」 雖來不及「拜會」大熊貓、品嘗麻辣火鍋，劉慕裳與教練9日下午就要結束成都之行，返回香港。劉慕裳計劃向家人分享賽場上的瞬間，儘快投入新一輪訓練，備戰未來的比賽，「這次比賽也讓我發現了細節上的一些不足，我會針對性彌補這些短板」。(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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