園來如此：外賣補貼大戰背後，是誰在偷偷「流血」？
2026-01-21 07:13 2,873次浏览北京8月4日電(記者 王昊)8月4日，中超山東泰山隊守門員王大雷就自己被紅牌罰下後扔隊長袖標一事發文道歉。他表示，自己當時情緒激動，只是想把袖標扔給隊友，動作太隨意，「對不起各位球迷朋友們的期待了」。 王大雷被判罰紅牌。圖片來源：ICphoto 8月2日，在中超第19輪比賽中，山東泰山客場挑戰成都蓉城。比賽下半場，王大雷被紅牌罰下。 這一幕發生在比賽第58分鐘，王大雷出擊到禁區外，放倒了成都隊球員費利佩。主裁判一開始判罰黃牌，隨後VAR介入，他在觀看回放後將黃牌改為紅牌，王大雷被罰下。 現場視頻顯示，王大雷在離場時有幾名隊友前來安慰他。王大雷摘下左臂上的隊長袖標後扔向李源一的方向，袖標落在了地上，隨後李源一撿起袖標。 這張紅牌一定程度上改變了比賽的走向，此前兩隊場上比分為1:1，王大雷被罰下場後7分鐘，成都蓉城再進一球。最終，山東泰山1:2負於成都蓉城，遭遇對手的賽季三殺。 賽後，王大雷的紅牌和扔隊長袖標的行為引發了球迷的激烈討論。部分媒體和球迷認為，這次犯規的程度出示黃牌更為合適，紅牌有些處罰過重；也有媒體和球迷表示，紅牌的處罰並沒有問題。 王大雷今年36歲，是山東泰山的功勳球員，隨隊獲得過中超聯賽、足協杯冠軍。關於他扔隊長袖標的行為，球迷的觀點主要分為兩類： 第一類認為，這種行為就是不尊重球隊，希望對王大雷有一定處罰； 微博截圖 微博截圖 第二類認為，該行為只是當時情緒激動所致，沒有必要上綱上線。 微博截圖 微博截圖 在事情發生兩天後，輿論依舊沒有平息，王大雷今日發文道歉。他表示：「比賽中我被罰出場，當時情緒很激動，心裡想著要把隊長袖標給源一，就不加考慮直接扔給他了。是我考慮不周到，動作太隨意，對不起各位球迷朋友們的期待了。」 微博截圖 王大雷還在文中感謝了球迷的支持：這麼多年，不管順境逆境，都是球迷朋友們在背後支持我，真心謝謝大家。現在這個階段，俱樂部、球員，還有每一位球迷，我們都是一家人，一股勁往前衝。贏了一起高興，輸了一起扛著，讓球隊越來越好。 此外，他表態會吸取教訓，讓自己更冷靜、更穩當。「不辜負你們的信任和支持，和大家一起，為這支球隊繼續拼下去！」 王大雷發文致歉後，評論區多數球迷持諒解態度，希望能夠趕緊「翻篇」，聚焦於球隊的賽場內表現。 中超聯賽19輪過後，山東泰山以8勝4平7負的成績排名積分榜第八位。(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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