為祖國爭光 為軍旗添彩——探營勝利日閱兵集訓點
2026-01-07 06:57 6,827次浏览濟南8月6日電(記者 孫婷婷 祁建月)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，也是臺灣光復80周年。8月6日，「且看鷹隼出風塵」——紀念中國人民抗日戰爭勝利暨臺灣光復80周年圖文展開幕式在山東濟南舉行。 「且看鷹隼出風塵」——紀念中國人民抗日戰爭勝利暨臺灣光復80周年圖文展開幕式現場。孫婷婷 攝 山東省委常委、統戰部部長鄧雲鋒指出，此次圖文展以大量的歷史資料再現了臺灣同胞長達半個世紀反抗殖民統治的英勇鬥爭，展現了兩岸同胞共同書寫的抗戰史詩。「我們要銘記抗戰歷史，凝聚思想共識，攜手同心、並肩同行，堅定不移推進祖國統一大業；要站穩中華文化方向，堅定中華文化自信，傳承弘揚中華文化，促進兩岸民心相親；要進一步深化交流合作，推動魯臺融合發展，為實現中華民族偉大復興貢獻力量。」 山東省臺灣同胞聯誼會會長林紅霞表示，舉辦圖文展是對歷史的回顧，也是對先烈的緬懷，更彰顯兩岸休戚與共、不可分割的命運共同體屬性，讓臺灣同胞尤其是青年一代，了解更多兩岸歷史文化連接，喚醒共同歷史與情感記憶，增進對民族歷史的共同認知，攜手推動兩岸關係和平發展。 濟南市委統戰部分管日常工作的副部長王國順表示，舉辦這次圖文展，既是為了回顧歷史、紀念先烈，也是為了立足當前、邁向未來。濟南作為中國北方經濟大省山東省的省會，始終秉持「兩岸一家親」理念，把深化濟臺融合作為使命擔當，全力構建「三位一體」工作新格局，搭建兩岸融合發展的廣闊舞臺。 臺灣抗日誌士親屬協進會理事長林銘聰介紹說，在臺灣光復80周年這一歷史節點，以圖文展形式再現臺灣長達50年的反抗殖民統治與抗戰歷程，讓那段歲月中凝聚的偉大精神再次呈現，喚起更多人對國家尊嚴的珍視與對民族的熱愛。「外敵入侵時，臺灣同胞與大陸同胞同心抗敵，無數家族為此付出了慘烈代價，犧牲了生命。勝利來之不易，是無數志士先烈用熱血換來的，我們要加倍珍惜當下的和平。」 此次圖文展共分為中華文化與臺胞家族、從「移民」到「遺民」、鐵蹄下的家園、英雄四起挽沉淪、並肩抗日洪波曲、寶島重光振家聲6個部分。其中，並肩抗日洪波曲部分展示的是霧峰林家、兩岸丘家、佳冬蕭家等眾多臺胞家族秉承愛國愛鄉光榮傳統，用堅決的抗日行動動搖了殖民當局的反動統治。 據悉，本次圖文展由山東省臺灣同胞聯誼會、濟南市臺灣同胞聯誼會與中共濟南市濟陽區委、濟陽區人民政府聯合主辦，並得到中華全國臺灣同胞聯誼會、臺灣抗日誌士親屬協進會及上海市臺聯的支持。(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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