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“通过3年实训可以达到什么技术水平？”“有没有机会到工厂实习？”……2019年在甘肃考察期间，总书记专门来到一所职业学校观看职业技能实训。听说在校学生大都来自本地农村，通过学习培训可以掌握一技之长，总书记十分高兴：“这说明，通过职业培训，学生的适应能力更强了。”
侨界对这位前辈有着一致的敬意。在巴西华人协会监事长王万瑞眼中，苏均亮伉俪60年婚姻故事，是千千万万海外华人坚韧、奉献、念根的缩影。
济南市城乡水务局泉水保护处处长 潘炳江：颁布了《济南市名泉保护条例》等，从法律和制度层面保障泉水正常喷涌；优化城市供水水资源配置，减少约1亿立方米/年的地下水开采量；构建统筹调剂、互联互通的现代水网，达成多水源联合调度，涵养河道生态，增强地下水补给。在济南趵突泉、白泉等泉域，213个地下水位监测点构成了较为全面的地下水水位监测体系，水位监测数据同步上传至济南智慧水务平台大数据中心，实现远程分析、管理。
说实话，我不会想去负责修复财政系统、平衡收支——那不是我愿意承担的角色，但降低成本是一个必须有人去做的工作。只不过现在看来，国会并没有真正着手处理这个问题。
2024年，“共青团号”机车进行了第九次换型，由客运机车更换为中国自主生产的复兴N3C型(FXN3C)内燃机车。换型后的“共青团号”机车，开始担当临河至额济纳段的货物列车牵引任务，驾驶新车型进临额铁路让刘云鹏深感任务艰巨。
在第二场女单比赛中，中国小将王祉怡第一次在苏杯决赛出场，尽管以0:2不敌巴黎奥运会冠军安洗莹，但王祉怡说，这次经历让自己看到了稳定性、出球合理性等方面的不足。“从失败之中吸取教训，总结和积累经验，才能在洛杉矶奥运周期中一步一个脚印地打下坚实基础。”
分享会上，主要演员们现场演绎了包括《朝霞照亮东方》《快给大忙人让路》《美妙歌声在荡漾》《面对我这超级大神医》等经典曲目，让观众现场近距离地感受意大利喜歌剧的艺术魅力与张力。
问题6：我来自芝加哥，感谢您和执行委员会组织了这次会议，将各种不同的与会者聚集在同一屋檐下。伯克希尔旗下有非常多的公司，当你买过一家公司是我们芝加哥卖热狗的公司，您怎么知道这家公司会适合整个公司的投资组合？
作为生活节的核心板块，赛事活动吸引了来自全国各地的青少年球员和业余高手，5天在20片球场累计进行了超过800场比赛。其中，FILA KIDS钻石杯青少年网球挑战赛U12、U14组别的优胜者将获得深度体验中网赛事的机会。
“接触到人工智能是顺理成章的事。”中小学时的编程课外班带给戴国浩对计算机基础的了解，本科期间他来到清华大学电子工程系，逐步接触到人工智能的世界。
母女俩在“喀秋莎”身边驻足良久，拍照留念，还买了不少大熊猫周边文创纪念品。“听说‘喀秋莎’长大以后要回中国？那真让人舍不得。”塔季扬娜略显感伤地说，“不过我们也明白，她的父母来自中国，终究她也要回到父母的故土，也许以后我们还有机会去中国看她。”
中国驻旧金山总领事馆副总领事 周茂义：我们认真查看了事故发生地，也听取了美方关于现场救援情况的介绍，这起严重事故造成多人不幸伤亡，我们深感痛心，非常难过，对遇难者表示深深的哀悼，对遇难者家属和受伤人员深表同情和慰问，我们将尽全力继续协助中国同胞做好后续有关事宜。
如今在龙泉，有一群喜爱青瓷的外地年轻人，也加入生产制作、销售、设计一线。他们成立工作室、入驻青创园，也被称作“龙漂”。来自河南的创业青年朱旭，最近正带领团队赶制一批定制的青瓷签字笔。引入数字建模、3D打印等技术后，图纸打样时间被大大缩短，个性化定制生产成为可能。
不只是新设备热销，相机租赁市场也十分火热。纵观多个网络社交平台，不少商家或个人推出多样化相机租赁服务，吸引大量网友咨询和租赁。
据甘肃省文旅厅统计，昨天(5月3日)，甘肃共接待游客660万人次，较2024年同期增长5.4%。“五一”假期前3天，全省累计接待游客达1620万人次，较2024年同期增长6.86%，文旅市场热度持续攀升。
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】