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  国家体育总局体育文化与体育宣传发展战略研究中心高端智库骨干专家、广州体育学院教授曾文莉告诉《环球时报》记者,体育具有较强的杠杆效应,以体育赛事表演为杠杆,能撬动城市基建、旅游、文化等,激活体育消费热情,推动体育产业能级提升,而这个杠杆的原动力主要是运动员尤其是明星运动员。

  目前,患儿已能够正常站立,并接受进一步的康复训练。“是中国医生给了孩子第二次生命。”患儿家属对治疗效果非常满意,向中国医生连声道谢。

  “我们希望借此机会进一步深化与东亚其他地区的文旅交流合作,开拓亚洲文明对话,讲好中国故事,向世界展示中华文化魅力,打造中西文明交流互鉴的重要窗口。也期望让‘东亚文化之都’城市创建造福澳门,让祖国的掌上明珠绽放更璀璨光芒。”梁惠敏说。(完)

  北京3月6日电 (记者 应妮)继叙事琴歌《胡笳十八拍》、“二十四节气”古诗词黑胶唱片后,龚琳娜日前在京为喜爱她的乐迷带来全新作品《龚琳娜唱元曲》。

美国著名投资人巴菲特日前警告,加征关税将对消费者带来负面影响。巴菲特说,在某种程度上,加征关税是一种战争行为。随着时间的推移,加征的关税就成了消费者的商品税。

  6月21日,中央纪委国家监委发布消息,自然资源部原党组成员,中国地质调查局原党组书记、局长钟自然被开除党籍,涉嫌受贿、故意泄露国家秘密犯罪问题移送检察机关依法审查起诉。

  北京3月6日电 (记者 徐雪莹)中国国家发展和改革委员会主任郑栅洁6日在北京表示,预计“十四五”经济增量超过30万亿元(人民币)。形象地讲,相当于再造一个长三角,也相当于一个发达经济体全年的经济总量。中国也是全球经济增长的最大动力源。

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  社论指出,特朗普称这是“让美国再次伟大”,但事实恰恰相反。他正在把美国变成一个孤独的国家,一个站在一旁旁观的国家,而世界其他国家则继续沿着二战后形成的历史轨迹前进。

  曾文莉认为,在职业选手商业价值充分释放后,其成功效应才会吸引更多的人群尤其是青少年从事网球运动,而这是中国网球经济发展的根基。

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  “受天气影响的情况下,首轮有这样的成绩我很满意。”吉诺·提提库说。赛前的球员见面会上,吉诺·提提库也曾表示,第一次来到蓝湾不会给自己设定明确的目标,但如果打到决赛轮,希望和殷若宁再次从领先组出发。

  首日备受关注的焦点之战中,第一次参加LPGA-蓝湾大师赛的泰国选手吉诺·提提库与现中国排名第一选手殷若宁,以及大满贯冠军、法国选手席琳·波蒂尔同组出发。尽管下午风力较大,但吉诺·提提库保持着良好节奏,比赛中连抓4只“小鸟”,特别是在第7洞险些一杆进洞,但在第18洞中吞下“柏忌”,最终以69杆的成绩并列排行榜第四。殷若宁本轮成绩暂列第三十三。

高校是个统称,具体可分为不同的类型类别,比如研究型高校、应用型高校、技能型高校等。各个学校在做学科专业调整优化时,不仅要根据经济社会发展的需求和趋势,也会结合不同的高校类型类别、结合自身的办学传统和优势,比如技能型高校一般包括职业本科和高职专科的专业设置会与产业行业结合得更紧密更具体一些,研究型高校则会更加基础更加前瞻一些。

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】

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