理響中國｜字字熱血，符克家書中的赤子心
2026-03-16 22:34 3,719次浏览成都8月10日電(記者 賀劭清)「龍舟是中國民間古老的傳統運動，但它的國際賽事航程，從中國香港揚帆。」國際皮划艇聯合會龍舟委員會主席陸偉洪9日接受記者專訪時表示，隨著國際龍舟賽事從中國香港走向世界，如今國際皮划艇聯合會龍舟委員會正努力推動龍舟再一次進入奧運會。 8月9日，國際皮划艇聯合會龍舟委員會主席陸偉洪(右二)在成都世運會龍舟項目賽場。 記者 張浪 攝 9日至10日，成都世運會龍舟項目在成都興隆湖舉行，這是有著數千年歷史的龍舟首次作為正賽登上世運會賽場。 「中國人骨子裡就喜歡大家一起努力，一起交流，當然也就喜愛龍舟運動。」陸偉洪介紹，早年香港每年端午都會舉辦豐富的龍舟活動，本地隊伍常赴內地交流切磋。隨著香港龍舟氛圍日漸濃厚，龍舟運動逐漸突破了「端午限定」，逐漸成為全年可參與的運動。 1976年6月，世界上首屆國際龍舟賽事——香港國際龍舟邀請賽鳴鑼。此後，國際龍舟賽事這一模式從香江逐步推廣至歐洲。隨著全球龍舟愛好者隊伍不斷壯大，1991年，全球龍舟運動最高管理機構——國際龍舟聯合會在香港成立。如今，起源於中國的龍舟，已走進近百個國家和地區，吸引超5000萬人參與，國際龍舟賽事也在全球多個國家和地區舉行。 陸偉洪觀察到，龍舟在歐洲的快速發展，與當地便利的交通網絡密切相關。一支隊伍在一國參賽後，能便捷地將龍舟運往另一國繼續角逐，形成了活躍的賽事循環。而中國內地雖然國際龍舟賽事起步稍晚，但內地龍舟隊卻憑藉紮實的訓練和團隊協作，在國際賽事中屢創佳績，成為國際龍舟賽事上的重要力量。 近年來，國際皮划艇聯合會龍舟委員會持續推動龍舟入奧，東京奧運會、巴黎奧運會上，龍舟作為表演項目亮相。此次成都世運會的龍舟項目設置最短200米的賽程，正是為適配國際轉播需求，向奧運標準靠攏的嘗試。 「龍舟入奧，需要中國的引領，更需要全球愛好者的合力。」陸偉洪說。就在過去兩個月，全球多地龍舟賽事接連上演，就連78歲的他，也在內蒙古赤峰的龍舟賽上親身體驗。在娛樂碎片化、個體化趨勢加劇的當下，古老運動依然能點燃東西方觀眾的熱情。(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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