機器人踢球「比走還慢」？專家：已經很「快」了
2025-12-28 15:06 1,831次浏览陽泉8月11日電(範麗芳 範舒琪)「這是我第一次參觀有關抗日戰爭的紀念館，親眼看到這些武器和場景復原，更真實地感受到戰鬥的激烈和先輩們的英勇無畏。」新疆克孜勒蘇柯爾克孜自治州阿圖什市哈拉峻鄉謝依特小學的阿依喬麗克參觀百團大戰紀念館後表示，這場戰役讓她深刻理解了中華民族團結抗爭的偉大力量。 「石榴籽一家親」2025年晉疆青少年融情夏令營活動正在山西舉行，來自謝依特小學的22名師生與山西籍西部計劃志願者代表攜手走進位於山西陽泉的百團大戰紀念館，緬懷抗戰先烈。 新疆學生在劉慈欣科幻文學館與當地少先隊員交流。薛二偉 攝 1940年8月，為粉碎侵華日軍的「囚籠政策」，中國共產黨領導的八路軍在華北發動了百團大戰。這是全民族抗戰以來八路軍在華北發動的規模最大、持續時間最長的一次戰略性進攻戰役，陽泉正是戰役第一階段的主戰場。 巍峨的陽泉獅腦山上，百團大戰紀念碑莊嚴矗立。紀念館內，470餘幅珍貴歷史圖片、2000餘件實物展品以及10餘處生動的情景再現，詳細記錄了戰役的決策、部署和艱苦卓絕的戰鬥過程，深深震撼了現場每一位參觀者。 「看到革命先輩們在那麼艱苦的條件下，為了保衛國家奮不顧身，真的很感動。」學生塔拉依別克說，這次參觀讓他對課本上的歷史有了更直觀、更深刻的認識，「作為新時代的青少年，我們要銘記這段歷史，珍惜來之不易的和平。」 隨後，學生們轉赴「陽泉記憶·1947」文化園，開啟另一段時光之旅。這裡由陽泉老工業廠房改造而成，通過老照片、舊機器、生活場景復原等方式，生動展現了陽泉作為「煤鐵之鄉」的工業發展脈絡和城市變遷。 在劉慈欣科幻文學館，新疆少年們不僅被這位從陽泉走向世界的科幻大師的想像力所吸引，還與陽泉當地的少先隊員舉行了結對儀式，兩地青少年互贈禮物、交流學習生活，在同學們依依不捨地揮手告別中友誼的種子悄然播下。 這不僅是一堂生動的歷史課和城市認知課，更是一次深刻的愛國主義和民族團結教育。帶隊老師李磊說：「與書本上不同，孩子們能真切感受今天的美好生活來之不易，這堂課將激勵他們傳承紅色基因、勇擔時代使命。」(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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