资料图:日本东京奥运会田径男子100米半决赛,苏炳添9秒83晋级决赛打破亚洲记录,这也是中国人首次登上奥运男子百米决赛赛场。图片来源:ICphoto
夺冠后,网友纷纷向苏炳添送上了祝福,甚至有网友表示:“苏炳添是五千多年历史黄种人速度天花板。”
值得一提的是,1989年出生的苏炳添,今年将年满34岁。从籍籍无名的小将到人们耳熟能详的“亚洲飞人”,苏炳添一直致力于在田径赛场诠释中国速度。
东京奥运会男子百米半决赛中,苏炳添以9秒83的成绩打破亚洲纪录,成为首位闯进奥运男子百米决赛的中国人。在彼时男子4×100米接力项目中,他和谢震业、吴智强和汤星强跑出37秒79的成绩,位居第四。
不过东京奥运结束后,国际体育仲裁法庭(CAS)发布公告,认定英国队短跑运动员奇金杜·乌贾在东京奥运会期间违反了反兴奋剂条例,英国队获得的接力银牌被剥夺。加拿大队递补获得银牌,中国队递补获得铜牌。而这也是中国队在奥运会男子4×100米项目上获得的首枚奖牌。
得知这一消息后,三战奥运会的苏炳添难掩激动之情,他直言:“这枚奥运奖牌属于全部中国短跑人。”
从 2009 年全国田径锦标赛的10秒28,到2014 年仁川亚运会的10秒10,再到东京奥运会上那突破性的9秒83……苏炳添从见证者、亲历者,成为了中国田径历史的缔造者。
资料图:图为苏炳添和队友在比赛中。中新社记者 杜洋 摄2023年伊始,苏炳添在运动员之外,又多了一重新的身份:中国田径协会副主席。赛场之外,他不断通过自己的努力为运动员发声。早在2019年,苏炳添就已经是世界田联运动员工作委员会中的一员。
“感谢世界田联、中国田径队的信任与支持!我会倍加珍惜这来之不易的机会,努力做好这份工作,不辜负大家的期望,为广大的运动员发声!”谈及这份荣誉,苏炳添更愿意将其称之为责任。”
虽然身兼数职,但作为一名职业运动员,苏炳添依旧拥有一颗突破自我的心。去年底到今年初的冬训,苏炳添投入到完整的赛季备战中。
资料图:暨南大学体育学院副教授苏炳添在课堂上指导学生进行基础热身。中新社记者 陈骥旻 摄农历新年刚刚结束,苏炳添就早早开启了新的赛季。本次亮相室内巡回赛瑞典哥德堡站,也是苏炳添时隔三年再度踏上欧洲赛场。按照计划,苏炳添还将参加接下来的法国蒙德维尔和列万的两站比赛。
本赛季前三站室内巡回赛评级分别为D类、B类和A类,即比赛竞争力逐渐上涨。从小型室内赛开启新赛季,再向更高强度的比赛过渡,苏炳添一步一个脚印,似乎正在向着更大的目标迈进。
今年下半年的田径世锦赛、明年的巴黎奥运会,不服老的苏炳添可能为国人带来更大的惊喜。(记者 邢蕊)
报告显示:超六成受访者认为应强制企业公开算法****** 光明网讯(记者 李政葳)“当前,国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的,而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上,谈及算法治理的现状,清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示,算法分级分类本身不是目标,而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。 论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心(清华大学)主办。其间,南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。 记者了解到,《算法应用与治理观察报告(2022)》,梳理了国内外的多项法规,结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状,并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度,最后基于多方调查分析,给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。 报告发现,目前国内算法治理仍处于早期探索阶段,企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统,或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示,近半受访者承认算法让自己的使用体验更好,但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好,逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”;超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。 “在数据、算法方面治理政策进展显著,在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为,目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视:首先,人工智能应当被适度使用;其次,目前人工智能服务知情同意落地艰难,被迫知情同意普遍存在;最后,目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战,需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。 针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》,中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示,从算法治理角度来说,深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同,前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。 具体来讲,由于深度合成技术的门槛较高,技术支持者也被纳入了监管范围内。比如,深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务,应当进行显著标识,这就将更重的责任落在了服务提供者身上。 中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到,算法治理需要构建可信任的算法认知,而这需要产业和消费者的共同努力:产业要努力提升算法精准性、透明度,减少偏见,减少歧视;消费者则需要提高数字素养,提升算法意识,加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。 (文图:赵筱尘 巫邓炎) [责编:天天中] 阅读剩余全文() |