今年第11號颱風「楊柳」：兩次登陸後 攜風帶雨深入內陸
2026-01-21 11:16 6,572次浏览桂林8月12日電(莫偉雯 歐惠蘭)8月12日，來自越南的63名師生與廣西師範大學師生一同參觀了位於廣西桂林市的八路軍桂林辦事處紀念館，並走進廣西壯族自治區南溪山醫院院史陳列館。 8月5日至14日，上述63名越南師生參加廣西師範大學舉辦的「重走先輩路 賡續中越情」中越青年師生交流紅色研學營，沿著越南先輩革命足跡，了解中越友好交往歷史，助推中越文化交流。 8月12日，營員參觀廣西壯族自治區南溪山醫院院史陳列館。李金戈 攝 廣西壯族自治區南溪山醫院前身為1968年在桂林組建的國家級援越抗美後方國際醫院——中國桂林南溪山醫院。援越8年間，醫院共收治了119批5432名越南傷病員，完成手術2576例，無償獻血779220毫升。作為中越友誼的歷史見證地，南溪山醫院承載著兩國民眾在抗美援越時期「同呼吸、共命運」的深厚情誼。 在南溪山醫院院史陳列館內，泛黃的檔案、斑駁的實物和珍貴的歷史影像，將營員們帶回那段崢嶸歲月。參觀過程中，不少越南青年在展品前駐足良久。 「這張照片令我感受到兩國之間很深的友誼。」越南學生鄧黃銀江邊展示在南溪山醫院院史陳列館拍攝的一張照片邊說。照片正中央是一面用中越雙語寫著「越中兩國醫療衛生工作者間的團結戰鬥友誼萬古長青」的錦旗。她表示，回國後會將此行的照片發布到網絡平臺上與朋友分享，還將向親友講述有關兩國友誼的故事。 來自越南河內國家大學的領隊老師阮文明表示，帶領學生參觀南溪山醫院院史陳列館很有意義，深刻感受到了越中「用鮮血凝結」的友誼，此行激勵當今年輕一代珍惜和平。 據了解，南溪山醫院院史陳列館自2013年開館至今，共接待越南國防部高級軍官代表團、越中友協代表團等48批越南代表團1077人次參觀訪問，為延續中越友誼提供了良好平臺。 近年來，南溪山醫院不斷探索與東協國家新的醫療交流合作方式，圍繞醫院管理、專科技術和公共衛生服務領域，先後接收越南廣寧省、諒山省的一批醫務人員到院研修，助力提升越方邊境地區醫療能力。 談及近年來兩國民眾友誼的延續，阮文明介紹，近年來，越南民眾喜歡學中文，因為學習中文有更多工作機會。很多越南學生喜歡到中國留學，有不少學生選擇臨近越南的廣西高校留學。 據介紹，目前，廣西37所高校招收近2600名越南留學生，9所高校開設越南語專業，20多所高校與越南60餘所高校籤署80多項合作協議。 「今年是越中兩國建交75周年，我們在越南的網絡和電視上能看到不少有關兩國友誼和中國文化類的節目。」鄧黃銀江表示，從中能感受到兩國之間的文化交流。「我非常喜歡中國產的吹風筒，在生活上也感受到兩國之間貿易交流帶來的便利。」她說。 越南學生阮英書接受採訪時也表示，越中兩國青年應攜手傳承「同志加兄弟」的情誼，加強在文化、科技創新等方面的交流，共同開創美好未來。(完)
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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