加美領導人通話討論貿易與安全關係
2026-02-03 00:59 7,452次浏览成都8月11日電 (堯欣雨 袁牟知博)成都世運會自由潛水比賽11日全部結束，中國隊奪得其中4枚金牌，均來自殘疾人自由潛水分項。 殘疾人自由潛水是本屆世運會首次增設的兩個殘疾人專項之一，要求運動員用一口氣在泳池中折返，遊距最遠者獲勝。 中國殘疾人自由潛水隊教練董凡創表示，「希望藉助世運會的舞臺，讓更多人了解並喜愛上這項運動」。 8月10日，在成都世運會自由潛水男子動態無蹼 FFS1—FFS2 決賽中，18歲的中國選手龍鄧喜摘得金牌。 記者 田雨昊 攝 10日及11日，中國選手龍鄧喜以134.5米、181.5米的成績先後把殘疾人自由潛水動態無蹼男子FFS1—FFS2(重度肢體殘疾—中重度殘疾)及殘疾人自由潛水男子動態有蹼 FFS1-FFS2金牌收入囊中，成為此次世運會的「雙料冠軍」。 中國自由潛水國家隊總教練趙磊接受採訪時表示，「殘疾人的殘疾程度不同，在水中遊泳的困難程度不同，所以殘疾人運動員面臨的難度比健全人大很多。」他介紹，「龍鄧喜在缺了一條胳膊的情況下，今天遊出了181.5米的成績，而他最好的訓練成績達到214米，這對於健全人來說都是一個非常不錯的成績。」 龍鄧喜表示，未來會繼續遊下去，目標是打破自己在訓練中的紀錄。 10日，15歲的小將黃詩雨以149.5米的成績在殘疾人自由潛水女子動態有蹼 FFS1—FFS2奪金。她認為這項運動的訓練不僅磨礪技術，更改變性格。 8月10日，2025年成都世運會自由潛水女子動態有蹼FFS1—FFS2決賽舉行，中國選手黃詩雨以149.5米的成績奪冠。 記者 田雨昊 攝 11日，以91米的成績獲得殘疾人自由潛水女子動態無蹼 FFS1—FFS2金牌的中國選手黃靖秋，因前一天在另一項比賽中失誤未能取得成績，所以當天比賽的關鍵詞是「求穩」。「我2024年底第一次接觸殘疾人自由潛水，來參賽前剛經歷了159天的集訓。今天出水的時候很擔心自己沒做好，但是我做到了！」 在中國殘疾人自由潛水隊教練陸俊豪看來，殘疾人自由潛水這項運動可以傳遞給大家一種精神，「不管是在運動還是在生活中，各個方面都需要一種突破精神，帶領我們在人生路上一直向前進。」 成都世運會執委會體育競賽部(反興奮劑部)專職副部長陳志介紹，殘疾人比賽項目是第二次納入世運會比賽，本屆賽事設項和參賽規模均超過上屆，不僅積極踐行體育包容性、豐富世運會競賽維度，也為殘疾人運動員提供了展現競技風採的國際舞臺，彰顯出「體育無界限、人人可參與」的理念。(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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