寫在田間地頭的「土」文章
2026-02-27 19:34 1,274次浏览8月11日電 題：「劉老莊連」，習近平為何多次稱讚這支隊伍 有一支連隊，不止一次被習近平總書記稱讚。 2015年9月2日，習近平總書記在頒發「中國人民抗日戰爭勝利70周年」紀念章儀式上，提到一批抗日英烈和英雄群體，其中包括新四軍「劉老莊連」。 2017年8月1日，在慶祝中國人民解放軍建軍90周年大會上，習近平總書記再次稱讚「劉老莊連」等眾多英雄群體，「用生命詮釋了一往無前的英雄氣概」。 這支連隊，也不止一次在天安門廣場接受檢閱。 2015年9月3日，為了紀念中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利70周年，天安門廣場舉行盛大閱兵儀式，「劉老莊連」英模部隊走過天安門廣場，接受檢閱。 2019年10月1日，在慶祝中華人民共和國成立70周年閱兵式上，戰旗方隊載著100面榮譽戰旗駛過天安門。其中，「劉老莊連」榮譽戰旗赫然在列。 「劉老莊連」，究竟有什麼故事？ 時間拉回到80多年前。1943年春，侵華日軍對江蘇北部淮海抗日根據地進行大規模殘酷「掃蕩」，3月18日，為掩護地方群眾和黨政領導機關安全轉移，新四軍3師7旅19團2營4連的82名勇士在劉老莊與千餘名日偽軍進行了一場慘烈的戰鬥。 刺刀捅彎了，就用槍託砸；槍託砸碎了，就用小鍬砍；小鍬砍斷了，就用雙手掐；雙手負傷了，就用牙齒咬……82名勇士終因彈盡糧絕、寡不敵眾，全部壯烈犧牲。 朱德同志在《八路軍新四軍的英雄主義》一文中曾稱：「著名的平型關大捷、陽明堡火燒敵機、使敵人膽寒的百團大戰、狼牙山五勇士的跳崖殉國、堅守馬城村的全排壯烈犧牲、黃煙洞的保衛戰、淮北全連八十二人全部殉國的劉老莊戰鬥、南北岱崮的堅守、韓略村的伏擊、甄家莊的殲滅戰，無一不是我軍指戰員的英雄主義的最高表現。」 英雄之後有傳人。當地百姓為82位烈士修建了墓碑，並選送82名優秀子弟重新組建了4連，新四軍3師7旅將該連命名為「劉老莊連」。 新的「劉老莊連」，還在續寫傳奇。 解放戰爭，「劉老莊連」跟隨大部隊從白山黑水打到天涯海角，創造了木船打軍艦的奇蹟；新世紀以來，從汶川震區到抗洪大堤，從中原腹地到維和戰場，從駐訓場到國際演兵場，「劉老莊連」始終衝鋒在前…… 一寸山河一寸血，一抔熱土一抔魂。 「對一切為國家、為民族、為和平付出寶貴生命的人們，不管時代怎樣變化，我們都要永遠銘記他們的犧牲和奉獻。」習近平總書記以崇敬之情表達對英雄先烈的追思。 英雄是民族最閃亮的坐標。習近平總書記指出，一個有希望的民族不能沒有英雄，一個有前途的國家不能沒有先鋒。 今年是中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年。昭昭前事，惕惕後人。英雄的精神與力量，代代賡續，歷久彌新。 習近平總書記囑託殷殷：「要講好抗戰故事，把偉大抗戰精神一代代傳下去。」 ｜出品人：陳陸軍 ｜總策劃：俞嵐 ｜策劃：吳慶才 ｜統籌：馬學玲 闞楓 ｜執筆：李京統 ｜校對：孫靜波 ｜視覺：司方 ｜中國新聞網「習言道」工作室出品
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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