中韓專家合作研究成果為遺傳性耳聾患者帶來基因治療新希望
2026-01-22 08:10 5,984次浏览侵華日軍「榮字1644部隊」隊員後代公布細菌戰證據—— 「揭露歷史真相，以避免悲劇重演」 「這次是日本首次向世人公開『榮字1644部隊』整本留守名簿，揭露了『榮字1644部隊』的具體情況。侵華日軍在中國犯下的罪行證據確鑿、不容抵賴！」侵華日軍「榮字1644部隊」隊員後代、77歲老人竹上勝利近日在接受本報記者採訪時表示。 不久前，應竹上勝利和日本細菌戰研究專家、滋賀醫科大學名譽教授西山勝夫等人的要求，日本國立公文書館首次公開了侵華日軍「榮字1644部隊」「波字8604部隊」「波字8609部隊」留守名簿等資料。留守名簿是侵華日軍人事檔案資料，包含當時日軍部隊成員的姓名、出生日期、戶籍、兵種等信息，是研究侵華日軍部隊的重要基礎資料。 2017年，竹上勝利在改裝自家倉庫時，發現父親遺留了多本照片集和資料，裡面記錄了侵華日軍陸軍「防疫給水部隊」在中國華東、華中地區的活動情況。因日軍要求官兵保守從軍秘密，竹上勝利的父親生前從未向他提起自己在中國的經歷。經過調查，竹上勝利發現，自1932年起，他的父親曾以衛生兵等身份3次前往中國，1941年轉入「榮字1644部隊」。 侵華日軍在中國多次發動細菌戰。日軍各支細菌戰部隊中，除了臭名昭著的侵華日軍731部隊，還包括「榮字1644部隊」。竹上勝利說，他的父親在其他部隊時的經歷多有據可查，但關於「榮字1644部隊」的資料少之又少。公開資料顯示，這支細菌戰部隊在人員配置、器材調集等方面都與731部隊相關，研製細菌武器、培育細菌戰劑、進行人體實驗，並配合731部隊對華實施細菌戰，導致霍亂、傷寒、鼠疫等烈性傳染病在浙江、江西等地區大流行，給當地人民生命帶來巨大傷害。 竹上勝利為了調查清楚父親在「榮字1644部隊」的工作，與日本福島縣立醫科大學醫學部講師末永惠子取得了聯繫。末永惠子長期從事侵華日軍實施細菌戰等歷史研究，得知竹上勝利整理保存了「榮字1644部隊」的重要資料，她鼓勵竹上勝利將這些「鐵證」整理出版。2024年7月，末永惠子出版《帝國陸軍防疫給水部圖像影集》，書中刊載了竹上勝利父親記錄的戰時日記及保存的照片。竹上勝利說，日本戰敗後將大量資料銷毀，涉及細菌戰和人體實驗的資料被留存下來的非常少，將之公之於眾具有重要意義，「榮字1644部隊」的真相遠未揭開，相關資料尤為珍貴。 「我對在日本侵華戰爭中犧牲的中國人表示沉痛哀悼。迄今為止，日本國內仍不時出現否認、美化侵略歷史的言行。罪行就是罪行，該反省就得反省，日本政府應該向中國真誠地道歉。」竹上勝利說，「在我有生之年，我將繼續努力向世人揭露歷史真相，以避免悲劇重演。」 (本報日本長野電) 本報記者 朱玥穎 《人民日報》(2025年08月10日 第 03 版)
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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