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美团数据也显示，7月以来，“网球”搜索量同比去年增长超60%。网球体验课、网球培训季度课包在平台热销，美团上网球运动相关团购订单量同比激增172%。
北京4月30日电 (记者 陈溯)近期，北方、西南等地旱情发展，对农业抗旱保供水造成压力。记者30日从水利部获悉，当前，全国水库蓄水总量较常年同期略偏多，大中型灌区春灌总体有保障。
当日接下来的讲座聚焦京津冀地区植物的奥秘，围绕读者感兴趣的常见植物的奇闻趣事展开，以舌尖上的春天、神奇的中草药、华北崖壁五绝、香山红叶之谜、被动物附体的植物、植物中的“定时炸弹”6个主题板块为脉络，带领读者领略“身边植物王国”的魅力。(完)
主办方还首次联合浙江、山东、安徽、河南四省共同举办五省工程机械产业区域合作大会，共建五省区域合作机制；邀请湖南株洲、湘潭、衡阳、常德、娄底、怀化、郴州等省内城市同台展示，商务考察从长沙延展到省内各市州。
受董袭莹事件影响，北京协和医学院“4+4”临床医学培养模式陷入舆论风波。这一创新人才培养机制本应体现“优中选优”原则。但汹涌的质疑声，折射出社会对医学人才选拔透明度的更高期待。
“我们将加大科技投入，提升产品质量和市场竞争力。”杨志青表示，未来计划带动周边村民参与联合养殖，通过统一供应种苗、技术培训等方式，形成从孵化、养殖到销售的完整产业链，打造地域特色品牌。(完)
参与运营北京奥林匹克森林公园西畔的国家网球中心两片红土网球场地的维宁体育创始人、CEO纪宁8日告诉《环球时报》记者：“本就稀缺的网球场馆在郑钦文夺冠后变得更加炙手可热，现在根本都约不上。”
第六十八条 大型企业向中小民营经济组织采购货物、工程、服务等，应当合理约定付款期限并及时支付账款，不得以收到第三方付款作为向中小民营经济组织支付账款的条件。
徐枫表示，上海科技系统将以“筑巢引凤”的诚意厚植青年科技人才成长沃土，完善全链条支持培养体系，构建宽容失败的创新容错机制，让更多“千里马”在科创赛道上竞相奔腾。
近日，中央党的建设工作领导小组印发通知，要求各地区各部门在开展学习教育中，把《成效和经验》和中央纪委机关编写的《八项规定改变中国》列入学习范围，深入学习领会党中央带头、全党行动深入贯彻中央八项规定精神的有效做法，深入学习领会党的十八大以来深入贯彻中央八项规定精神取得的显著成效和积累的宝贵经验，将这些经验运用到健全作风建设常态化长效化制度机制的具体实践，推动学习教育不断走深走实，推动党的作风建设取得新成效。
在全球南方群体性崛起，成为维护世界和平、促进共同发展、完善全球治理的重要力量背景下，习近平此行对新开发银行发展提出新期待，其深意已从一个机构拓展至全局。(完)
4月30日电(孔令佑)2025世界泳联跳水世界杯总决赛将于5月2日至4日在国家游泳中心(水立方)举行。今日(30日)下午，中国跳水队在国家游泳中心(水立方)进行赛前训练。记者在现场看到，中国队运动员们训练状态良好，跳水“双姝”全红婵和陈芋汐在跳台上有说有笑，状态放松。
董袭莹能够进入中国医学科学院肿瘤医院执业，也成为网友质疑的焦点之一：是否是借助董晓辉与肿瘤医院的业务关系进入医院执业的？肿瘤医院是否有人为此开了绿灯？
针对各界关注的“国家公园准入手续办理”问题，三江源国家公园管理局自然资源资产管理处处长蔡珍回应称，进入前需向管理局提交书面申请、签署承诺书，“科研观测任务或采访拍摄活动结束后，可向管理局提交成果报告副本或拍摄素材副本，用于国家公园生态保护事业。”(完)
同时民警提示，旅客朋友们在行程中要集中注意力，特别是在陌生的车站，要不时抬头记录身边有特点的标志物或建筑物，以便在遗失物品时能更准确地向工作人员提供相关信息。
AI与人类关系探索：人类能信任AI的“三观”吗？
【今日视点】
◎本报记者 张佳欣
人工智能(AI)已成为我们不可分割的“伙伴”。从聊天机器人、语音助手到自动翻译，AI不断介入人与人之间的交流和理解。然而，它能做到“客观中立”吗？
据美国《麻省理工科技评论》官网报道，一项国际研究指出，大语言模型(LLM)正悄无声息地传播全球各地的刻板印象。从性别歧视、文化偏见，到语言不平等，AI正在把人类的“偏见行李”打包、升级，并以看似权威的方式输出到世界各地。
这不禁让人深思：如果AI模型承载的是带有偏见的“人类共识”，我们能否信任它们的“世界观”？
AI让偏见“跨文化漂移”
这项研究由开源AI公司Hugging Face首席伦理科学家玛格丽特·米切尔领导。他们发起了名为SHADES的项目，收录了300多条全球刻板印象，涵盖性别、年龄、国籍等多个维度。研究人员使用16种语言设计交互式提示，并测试了数种主流语言模型对这些偏见的反应。
结果显示，AI模型对刻板印象的再现具有明显差异化特征。这些AI模型不仅表现出“金发女郎不聪明”“工程师是男性”等常见英语地区刻板印象，在阿拉伯语、西班牙语、印地语等语言环境中，也表现出对“女性更喜爱粉色”“南亚人保守”“拉美人狡猾”等偏见。
据Rest of World网站报道，一些图像生成模型在输入“非洲村庄”关键词时，频繁输出“茅草屋”“赤脚孩童”等刻板印象图像，而在输入“欧洲科学家”时，则清一色为白人男性、穿白大褂、身处实验室。这些视觉偏见已被部分学校课件、初创企业官网不加甄别地直接采用，进一步固化了对他者文化的单一想象。
西班牙《世界报》6月刊文指出，除了放大不同文化的刻板印象外，语言模型有时还会用伪科学或伪历史来为自己辩护。在面对不太常见的刻板印象时，模型往往会调动它“更熟悉”的其他偏见进行回应，反而偏离主题。此外，当关于刻板印象的提示是正面的时，模型的表现往往更差，更容易将偏见误当作客观事实表达出来。
“这意味着，AI不仅被动继承了人类偏见，更无意中推动了‘文化漂移’，将特定社会背景下的偏见当作普遍规则输出。”米切尔表示。
小语种群体受到隐形歧视
除了刻板印象的跨文化传播，AI系统在处理不同语言和文化时还暴露出“隐形歧视”的问题。
据报道，美国斯坦福大学“以人为本”AI研究所的研究表明，尽管这些模型声称支持多语言，但在面对低资源语言(如斯瓦希里语、菲律宾语、马拉地语等)时，表现却远不及主流高资源语言，甚至容易产生负面刻板印象。
研究分析了多语言模型在训练数据匮乏、文化语境缺失等方面的局限性，称其存在“多语言性诅咒”现象，即模型在兼顾多语言时，难以深入理解和准确表达低资源语言的文化和语义细节，导致输出错误或带有偏见。
斯坦福大学团队强调，当前大多数训练数据以英语和西方文化为核心，缺乏对非主流语言及其文化背景的深入理解。这不仅影响模型的准确性，也在无形中强化了语言和文化的不平等，使得使用这些低资源语言的人群难以公平受益于AI技术。
“目前全球约有7000种语言，但只有不到5%在互联网中得到有效代表。”研究人员表示，“‘资源匮乏’不仅仅是一个数据问题，而是一种根植于社会的问题。”这意味着，AI研发在数据、人才、资源和权利方面存在结构性不公。
美国《商业内幕》杂志也援引哥伦比亚大学社会学副教授劳拉·尼尔森的观点指出，当前最受欢迎的聊天机器人大多由美国公司开发，训练数据以英语为主，深受西方文化偏见影响。
破解AI的文化偏见难题
面对AI跨文化偏见的现实影响，全球研究机构和企业开始提出系统性的应对路径。
今年4月，斯坦福大学“以人为本”AI研究所在其发布的一份白皮书中建议，应加强对低资源语言与文化的AI投资，特别是建立本地语言语料库，让AI能真正“理解”这些语言背后的语义与文化背景。例如，去年11月，非洲电信公司Orange就与OpenAI和Meta合作，用沃洛夫语、普拉尔语等地区语言训练AI模型，加速提升非洲的数字包容性。
与此同时，模型评估机制也在变得更为精细与开放。Hugging Face团队开发的SHADES数据集，已成为多家公司检测和纠正AI模型文化偏见的重要工具。这套数据帮助团队识别模型在哪些语言和语境中容易自动触发刻板印象，从而优化训练数据和算法。
在国际政策层面，欧盟《AI法案》要求“高风险”AI系统必须在投放前后进行合规评估，包括对非歧视性与基本权利影响的审查，以及提供必要的透明度与人类监督机制。联合国教科文组织早在2021年发布的《AI伦理建议书》也明确指出，AI系统应“保障文化多样性与包容性”，倡导各国建立法律与制度来确保AI的开发尊重文化差异，并纳入人文维度的衡量。
AI本质上是一面“镜子”，映照并复制着我们输入给它的偏见与价值观。它所呈现的“世界观”并非自主生成，而是由人类赋予。如果人们希望AI真正服务于一个多元化的人类社会，就不能让它仅仅反映单一的声音与文化。 【编辑:叶攀】