國務院關稅稅則委員會：在90天內繼續暫停實施24%的對美加徵關稅稅率
2026-02-13 17:42 9,623次浏览柳州8月14日電(林馨)8月14日，第11屆中國中學生舞龍舞獅錦標賽在廣西柳州市柳東體育中心開幕。來自廣東、江蘇、浙江、湖南、河北以及廣西等地的47支代表隊、700餘名龍獅健兒，共同參與這場精彩紛呈的年度龍獅爭霸盛會。 圖為開幕式現場。林馨 攝 本屆賽事由中國學生體育聯合會主辦，柳州市教育局承辦，柳州鐵道職業技術學院協辦。賽事歷時3天，共設高中組、初中組、中職組及教工混合組(表演賽)四個組別。來自各代表隊的參賽選手將圍繞舞龍、舞獅、鼓藝等項目進行20個競賽單元，展開75場次的激烈角逐。 來自柳州市第二十五中學的參賽選手韋洪黎表示，此次已經是他第三次參加此類大型比賽。「在小學的時候，我便對我們初中部的舞龍舞獅隊項目產生了濃厚的興趣。」一升入初中，韋洪黎便報名，經過選拔加入該項目。經過兩年多的學習，他對此次參賽頗有信心。 本次比賽開幕式現場還吸引了留學生關注。柳州鐵道職業技術學院馬來西亞籍留學生黛安娜表示，通過比賽更了解中國傳統文化，有機會她也想進一步學習鼓藝項目。 中國學生體育聯合會紀律與監督委員會委員左濤表示，作為教育部門主辦的全國性中學生體育賽事，本屆錦標賽既是貫徹落實「深化體教融合，促進青少年健康發展」的具體實踐，更是弘揚中華優秀傳統文化的重要平臺。他希望各參賽學校以賽促教，將傳統文化傳承與體育精神培育深度融合，讓龍獅運動成為滋養青少年成長的特色育人載體。 舞龍舞獅作為中國傳統文化的瑰寶，具有深厚的文化內涵和獨特的藝術魅力。近年來，柳州市以「體教融合」為突破口，創新構建「精品+特色」「普及+特長」「全面+專長」三維體育格局，湧現出柳州市第六中學、柳州市民族高中、柳州市第二十五中學等一批優秀團隊。 通過「課程+社團+競賽」模式，柳州市各學校將龍獅訓練與德育、智育深度融合，既強健了學生體魄，又培養了團隊協作精神，為全國中小學提供可複製、可推廣的經驗。(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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