國臺辦批賴清德當局：甘當美國軍火商「提款機」
2026-01-29 20:26 5,837次浏览北京8月13日電 (記者 張曉曦 楊程晨)國務院臺辦發言人朱鳳蓮13日在北京表示，賴清德當局為一黨私利，罔顧島內民意，甘當美國軍火商的「提款機」，不斷增加軍事預算，大搞「全民皆兵」，把臺灣民眾綁上「臺獨」戰車，妄圖「以武謀獨」，是對臺灣民眾安全與利益的背叛和威脅。 當日的國臺辦例行新聞發布會上，有記者問，近日，賴清德宣布臺灣地區2026年度防務預算提升至GDP的3%以上，折合逾8000億元新臺幣，主要用於對美軍購。而美國《外交家》雜誌近日刊文指出，「漢光演習」不過是在「演戲」，臺灣社會與民間在心理與制度層面都未做好戰爭準備。對此有何評論？朱鳳蓮作上述回應。 朱鳳蓮表示，要和平、要發展、要交流、要合作是臺灣的主流民意。賴清德當局「戰爭販賣者」的惡劣行徑必遭島內民眾和國際社會反對，「倚外謀獨」、「以武謀獨」終將自取滅亡。 據報導，近期島內多份民調顯示，賴清德施政滿意度大幅下跌，創上任以來新低，其不滿意度、不信任度均超過半數。 朱鳳蓮指出，一段時間以來，賴清德變本加厲兜售「臺獨」謬論，加劇島內社會撕裂，打壓兩岸交流合作，挑動兩岸對立對抗，出賣同胞利益福祉，破壞臺海和平穩定。這些只顧政治私利、漠視民生疾苦的行徑，悖離民意，不得人心，臺灣老百姓都清清楚楚看在眼裡。 有記者關注，據報導，美國智庫「保衛民主基金會」日前在臺灣舉行一場所謂「能源兵推」，稱解放軍可能阻止天然氣船靠近臺灣，藉此斷絕臺灣的能源供應。 朱鳳蓮表示，民進黨當局打著「兵推」等幌子，拉攏外部勢力大肆渲染臺海戰爭氛圍，炒作戰爭焦慮，為謀「獨」挑釁造勢壯膽。正告民進黨當局，無論搞多少小動作，都改變不了「臺獨」必然失敗的下場，都阻擋不了祖國終將統一、也必將統一的歷史大勢。 英國前首相鮑裡斯·詹森日前在臺北參加活動時多次將臺灣稱為「國家」，並稱「西方必須頂住中國的壓力，與臺灣建立經濟和政治關係」「中國目前對臺灣的欺凌毫無根據」。 對此，朱鳳蓮回應，臺灣是中國的一部分，從來就不是一個國家。民進黨當局出於一己私利，揮霍島內民眾的血汗錢，收買某些過氣政客，上演一出出「倚外謀獨」的鬧劇，營造所謂「國際存在」假象。謊言重複再多也無法成真。無論民進黨當局和外部勢力如何大放厥詞、虛張聲勢，都改變不了臺灣是中國一部分的事實，撼動不了國際社會堅持一個中國原則的基本格局。 還有記者問，近日巴拉圭代理眾議長公開表示，臺灣只是中國的一個省，巴拉圭正在臺灣身上「浪費時間」，不應再做「乞丐國家」等待同臺當局合作。 朱鳳蓮表示，一個中國原則是國際社會普遍共識和國際關係基本準則，是人心所向、大勢所趨。希望有關國家認清大勢，早日站到歷史正確的一邊。(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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