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2026-01-05 15:29 8,271次浏览成都8月9日電 題：從「客廳道場」走向世界：阿魯巴唯一參賽者的世運之旅 作者 單鵬 成都世運會開幕前，阿魯巴對大多數中國人而言極其陌生。轉折出現在開幕式當晚：當空手道運動員羅布·蒂默曼斯(Rob Timmermans)獨自揮舞阿魯巴旗幟入場時，出眾的外形讓他迅速成為社交平臺焦點，也讓阿魯巴這座加勒比海小島隨之「出圈」。 阿魯巴位於加勒比海南部，是荷蘭的海外領地。這座島嶼面積180平方公裡，人口約11萬人，全年陽光充沛，氣候溫暖，以白沙灘與藍珊瑚礁聞名，旅遊業是當地的經濟支柱之一。 「作為阿魯巴唯一的運動員參加成都世運會，這種體驗非常獨特。」羅布說，「阿魯巴有絕美的熱帶風光和沙灘，我想推薦給中國朋友們。」 8月9日，阿魯巴運動員羅布·蒂默曼斯(Rob Timmermans)在成都世運會空手道男子組手84公斤級以上的比賽中。 記者 田雨昊 攝 出生於1996年的羅布，少年時因身高優勢，把籃球作為第一夢想，但不久後就意識到天賦的「天花板」。恰逢弟弟布萊恩開始練空手道，羅布索性把球鞋換成道服，跟著弟弟在自家客廳開練。一家人把家具統統挪到牆角，再把拼圖墊鋪滿地板，客廳瞬間變成迷你道場，父親既當教練又當陪練，三人在「客廳道場」裡揮汗如雨。羅布在這裡打下了日後衝擊世界舞臺的基礎。 多年來，羅布參加過不少空手道比賽，也取得了一些成績，這些積累讓他堅持下來。如今，他是一名兼職空手道運動員——除日常工作外，每周抽出十幾個小時訓練。平時，他與家人共同經營著一家小型空手道俱樂部。 「支撐我一路走到今天的，是站上世界大賽舞臺的信念。」羅布說，今年3月，他鎖定了成都世運會空手道男子組手84公斤級以上的一個席位，「全球數萬名空手道選手中，僅有8人獲此資格」。羅布格外珍惜來之不易的比賽機會，「空手道已暫別奧運，世運會就是我們的奧運會」。 9日下午，羅布迎來在成都世運會的首場比賽。憑藉此前的網絡熱度，他一出場便收穫滿場歡呼。前兩場預賽他連負烏克蘭與克羅埃西亞選手，無緣半決賽。預賽第三場，他調整節奏，以2:1戰勝一位實力出眾的法國選手，贏得阿魯巴在本屆賽事的唯一一場勝利。 8月9日，羅布·蒂默曼斯(左一)在成都世運會空手道賽場與對手激烈交手。 記者 田雨昊 攝 「我渴望獎牌，但最終在8位世界最佳的『重量級鬥士』中名列第5！」賽後，他在新開通的中國社交平臺帳號上寫道：「我的開局並不順利，但仍努力擊敗了現世界和歐洲雙料冠軍，以強勁勢頭結束世運會之旅。」 羅布計劃10日凌晨回國。他在採訪中表示，特別希望能在成都多待一段時間。從「拜會」大熊貓到乘坐火鍋巴士穿城，從乘船夜遊錦江到體驗古鎮茶藝，成都給羅布留下了難忘的回憶，不過他與中國的緣分才剛剛開始。羅布計劃在社交帳號與中國網友分享更多日常生活和訓練，「中國是一個很棒的國家，我會找個時間再回來」。(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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