黨員幹部為什麼要「活到老、學到老、修養到老」？
2026-02-21 16:51 8,174次浏览雪梨8月10日電 (記者 薄雯雯)《和平與未來》大型交響史詩音樂會9日晚在雪梨市政廳舉行，吸引中澳各界人士2000多人觀看。 時值紀念中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年，來自中國、澳大利亞、俄羅斯、德國、義大利等近400名藝術工作者參與本場演出，以交響樂、合唱、獨唱、朗誦等多種形式呈現和平讚歌。 音樂會從盪氣迴腸的《黃河船夫曲》《保衛黃河》，到旋律經典的《啊，朋友再見》《友誼地久天長》，最後在溫暖純淨的中西童聲合唱《明天會更好》中落下帷幕。 當地時間8月9日晚，澳大利亞雪梨，《和平與未來》大型交響史詩音樂會在雪梨市政廳舉行，以紀念世界反法西斯戰爭勝利80周年。 記者 薄雯雯 攝 「這是用愛與真誠完成的演出，格外令人感動。」83歲的約翰及其妻子布裡奇特在看完演出後難掩激動。約翰對記者說，演出過程中他數次熱淚盈眶，「《友誼地久天長》如此經典，澳大利亞人民和中國人民有著深厚的友誼，我們曾去過中國而且很喜歡那裡，我知道我們將共同擁有美好的未來」。 中國駐雪梨總領事王愚在活動致辭中表示，80多年前，中國人民付出巨大犧牲，以艱苦卓絕的抗日戰爭對歐洲戰場和亞洲其他地區反法西斯戰爭發揮了策應和支持作用，遲滯了日「南進」太平洋步伐。澳大利亞的戰士們同樣英勇無畏，兩國人民同仇敵愾、守望相助，共同為世界反法西斯戰爭的最終勝利貢獻了重要力量，勝利屬於中澳人民，中澳友誼長存。 音樂會入場前，雪梨市政廳前廳設有展出包括南京大屠殺、達爾富拉姆事件、日本投降等歷史事件的圖片展。雪梨市民丹尼斯向記者表示，過去他並不太了解南京大屠殺，這段歷史太過慘絕人寰，永遠不應該被遺忘。 澳大利亞澳中人民友好交流協會會長田飛表示，1938年澳大利亞伍倫貢市碼頭工人堅守正義與良知，頂著壓力通過數周的罷工拒絕向「達爾富拉姆」號貨船裝運用於製造日本侵華戰爭武器的生鐵，最終迫使澳政府宣布不再向日本出口生鐵。這段往事一直激勵著在澳華僑華人延續先輩友誼，譜寫澳中人民相知、相親新篇章。 新南威爾斯州南岸工會秘書長亞瑟·羅裡斯接受記者採訪時說，銘記與反思歷史，是為了走向更加和平的未來。「歷史告訴我們，我們應該互相尊重、彼此合作，不要陷入帝國主義者或某些人為我們製造的錯誤中。」 此次活動由雪梨華星藝術團主辦，中國駐雪梨總領事館、澳大利亞海事工會、新南威爾斯州南岸工會共同協辦。(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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