官方持續部署甘肅榆中山洪災害搶險救災及重點地區防汛工作
2026-03-05 02:14 2,316次浏览在抗戰勝利80周年的重要節點，中國電影迎來了一場意義非凡的集體「出海」，《南京照相館》與《東極島》承載著深沉的歷史記憶，正奮力劃向全球視野的廣闊海洋。它們帶去的不僅是東方的歷史敘事，更是被長期遮蔽的歷史真相。正如網上熱評所言，「有些故事，如果我們不拍，可能就永遠消失了」。如今，這些故事不僅被搬上大銀幕，更要讓全世界看見，並在全球共鳴中構建跨越國界的共同記憶。 《南京照相館》與《東極島》都創下了驚人的「出海」速度。以南京大屠殺真實歷史為背景的《南京照相館》，7月25日在國內上映，8月7日起便登陸澳大利亞、紐西蘭、美國、加拿大，後續還將在馬來西亞、新加坡、俄羅斯、韓國等國上映。取材自中國漁民營救英軍戰俘真實故事的《東極島》，8月8日國內上映，8月14日起即登陸澳大利亞、紐西蘭、馬來西亞、英國、美國、加拿大等國。 《南京照相館》與《東極島》形成了極具深意的時空對話。1937年冬的南京與1942年的舟山東極島，雖遠隔千裡，卻共同見證了中國普通百姓在戰爭陰霾中迸發的人性光輝與不屈精神。前者以南京城的一間照相館為窗口，凝視歷史至暗時刻，聚焦7位普通百姓保護歷史證據的無聲抗爭，影片中的百姓從「求生者」蛻變為「覺醒者」，最終成為歷史真相的「守護者」；後者以東海怒濤為舞臺，綻放人性光芒，講述1942年「裡斯本丸沉沒事件」——東極島漁民冒死駕船出海，從日軍的槍炮下營救出300餘名英軍戰俘，彰顯了中國人的血性和善良。如果說，《南京照相館》展現了向內凝聚的民族精神，那麼《東極島》則呈現了向外延展的國際擔當，兩者共同構建起了中華民族在抗戰中的精神圖譜。 《南京照相館》與《東極島》都承載著連接歷史記憶、照亮當下的文化使命，「出海」正是要讓全世界看見，並共同守護歷史真相。據媒體報導，先行上映的《南京照相館》已在海外引起強烈反響，持續收穫國際觀眾的情感共鳴。溫哥華中華會館理事長錢華坦言，這段歷史在海外的很多教科書中都找不到，但它必須被銘記。多名北美觀眾表示他們的教科書模糊了南京大屠殺，通過該片第一次直觀了解到這場歷史慘劇。還有澳大利亞青年看完電影後規劃了南京行。旅居海外的南京人看完《南京照相館》更是動情表示，「記得每一年的12月13日，每一代都在用不同的方式去銘記這段歷史」，希望更多國際觀眾看到這兩部影片，看到中國人民抗日戰爭的集體記憶和付出的巨大犧牲，守護不應被掩蓋的歷史真相。 這些反響如一道道強光，照亮了西方歷史敘述中的「盲區」。影片不僅是對真相缺席的填補與匡正，更讓曾被遮蔽的慘痛記憶，重新屹立於世界面前。眾多海外觀眾同樣強調表示，銘記歷史是為了以史為鑑，尊重歷史，維護和平。 當《南京照相館》的警報聲與《東極島》的驚濤聲在異國影院迴響，它們將散落的個體記憶凝聚為集體認同，讓不同文化背景的觀眾在對歷史的反思中相連。恰如《南京照相館》導演、編劇申奧在《人民日報》上發表的文章中所寫，「反法西斯是全人類對於和平的共同期待，和平的成果需要我們共同守護。」 揚子晚報/紫牛新聞記者 孔小平
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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