書籍盲盒、浪浪山小妖怪的「水音鈴」、線條小狗漫畫集…2025書展提前看
2026-02-11 09:48 1,149次浏览如果一個運動員既能參加奧運會，又能參加世運會，那一定是件幸福的事。 在中國代表團中，就有這樣一位幸福的運動員，她就是中國體操界的「不老松」——商春松。 商春松14歲就進入中國體操國家隊，17歲參加體操世錦賽。2016年里約奧運會，她以隊長身份和隊友一起獲得體操女團銅牌，次年，她宣布退役。2022年，26歲的她選擇重新出發，開始接觸跑酷運動。僅僅用了兩年時間，她就先後在2024年的法國跑酷世界盃和日本跑酷世錦賽中，奪得女子自由式冠軍，為中國跑酷隊斬獲世界盃和世錦賽的首枚金牌。 如果商春松在成都世運會再次獲得冠軍，她就將獲得跑酷運動的大滿貫。這是她的目標，但並非唯一訴求，「等有一天退役了，我想要將跑酷運動推廣到大學校園裡。當然，我更希望跑酷有一天能夠進入奧運會。」 這是商春松的夢，因為世運會，她的夢想正慢慢照進現實。 商春松也是無數體育人的代表，她能成就傳奇般的體育生涯，固然有個人努力追夢的因素，但也離不開世運會這個競技平臺的激勵和塑造。對於個體命運的審視，可能會讓我們更清晰地洞察世運會存在的價值。 世運會從一誕生起，就被視為對奧運會的補充，非奧項目成為它的重要標籤。 不過，世運會從來就不是奧運會的附庸，而自有其獨特的價值。他們各美其美，共同演繹了體育對於人的價值和意義。 比如一些小眾項目進入世運會，就提醒人們，體育是多姿多態的，它們都需要展示和交流的平臺。每個體育項目也是平等的，沒有高低貴賤之分，只有喜歡不喜歡，適合不適合之別。 參差多態乃幸福之源，人生如此，體育亦如是。世運之美，美在多態。 再如世運會強調參與價值和分享的理念，對獎牌的材質、規格沒有統一規定，每屆設計都能「玩出花」。成都世運會獎牌「竹光」採用「開口」樣式，內含一枚可雙面佩戴的金屬徽章，還能連接項鍊使用。獲獎運動員可將徽章從獎牌中取出，贈予對自己重要的人。 當獎牌不僅是榮譽的象徵，還能成為情感傳遞的載體，這樣的體育盛會更能直達人心，更能顯示體育的溫度。世運之美，美在分享。 世運會除了吸納職業運動員外，部分群眾基礎廣、門檻低的項目允許非職業選手或「跨界愛好者」參與，盡顯「全民體育」理念。世運之美，美在包容。 此外，世運會部分項目的裁判機制更強調「運動員自治」。以成都世運會的團隊飛盤項目為例，這是一項自我裁判且無身體接觸的運動，「飛盤精神」指導運動員如何自我裁判以及規範自身行為。如出現了犯規或爭議，由雙方場上隊員商議解決。世運之美，美在尊重與平等。 如果說奧運會像劍拔弩張的競技場，世運會則更像一場體育嘉年華，展示和表演色彩更濃，趣味性也更強。世運會的舉辦告訴人們，體育的價值不僅在於追求卓越，還有樂趣、熱愛、平等和人性的溫度，以及體育帶給人們的無限可能。 世運會給商春松的人生帶來了更多的可能性，這和體育給予普通人的改變與塑造，沒有本質的不同。世運會的存在和發展，就是在給世人傳遞著一種重要的價值觀：體育不是少數精英的遊戲，它屬於所有人。
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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