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2026-01-20 08:48 1,164次浏览上海8月8日電 題：馮玉祥將軍曾外孫：站在烽火遺址上，回望與傳承 作者 範宇斌 「每次見到那些鐫刻著彈痕的抗戰遺址，指尖撫過被歲月磨蝕的磚石，我的思緒總會穿越到那個山河破碎的年代，回到曾外祖父與千萬同胞共赴國難的身影裡。」近日，愛國將領馮玉祥曾外孫、上海市靜安區政協委員、上海市青年聯合會委員李也川在上海接受專訪時說。 抗戰時期，馮玉祥積極促進抗日愛國力量的發展，參與「福建事變」，調停西安事變，出任國民革命軍第二集團軍總司令、察哈爾民眾抗日同盟軍總司令、國民政府軍事委員會副委員長等職，呼籲團結抗戰。 「1931年九一八事變後，在泰山隱居的曾外祖父依舊日夜牽掛前線。當時他雖無兵權，卻以筆為槍，寫下《我所認識的蔣介石》等檄文，痛斥不抵抗政策。1933年，他在張家口組建察哈爾民眾抗日同盟軍，僅用一個多月就收復多倫等四縣，創下九一八事變以來中國軍隊首次從日軍手中收復失地的戰績。」李也川回憶道，他曾在同盟軍舊址見過一張泛黃的照片，「曾外祖父穿著與士兵同款的粗布軍裝，站在寒風裡演講，身後『還我河山』四個大字遒勁有力，那雙眼睛裡的焦灼與堅定，至今看來仍讓人心頭震顫」。 1937年全面抗戰爆發，馮玉祥主動請纓上前線，奔走鄂湘桂川等地督戰、宣傳。「在長沙嶽麓山的一處戰壕遺址，講解員曾跟我講起，當年曾外祖父在這裡給士兵講話，沒有稿子，只說『咱們當兵的，腳下是祖宗的地，身後是家裡的人，退一步就是亡國奴，拼了命也要把鬼子趕出去！』他始終倡導『兵民是勝利之本』，那些由他推動建立的敵後武裝，後來成為抗擊日軍的重要力量。」李也川說。 2025年2月，愛國將領馮玉祥曾外孫李也川參訪位於重慶的中國民主黨派歷史陳列館，了解曾外祖父事跡。 受訪者供圖 2025年是中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年，李也川前往重慶合川釣魚城遺址，站在當年軍民共同堅守的城牆上，重溫曾外祖父1943年在此視察時的話語：「抗戰不是哪一個人的事，是全中國人的事。官要愛兵，兵要愛民，軍民一條心，黃土也能變成金。」 「曾外祖父在徐州慰問傷員時，將自己的乾糧分給斷臂士兵，還叮囑副官『一定要讓傷兵吃熱飯、有藥治』。這些細節折射出他『真愛民，不擾民』的治軍理念，更詮釋了軍民魚水情如何鑄就抗戰長城。」在李也川看來，這些或許不如戰役戰績那般轟轟烈烈，卻藏著曾外祖父救國救民的初心。 「曾外祖父始終堅守抗戰為民、為國奉獻的底線，他與抗戰的故事早已融入家族記憶。」對於李也川而言，抗戰遺址是歷史的見證，更是連接著家族血脈與民族精神的紐帶。「近年來，家中長輩牽頭整理家族抗戰史料，試圖打撈更多被遺忘的歷史片段，希望讓更多人明白和平來之不易。」 歷史留給李也川的是一份沉甸甸的責任，既要讀懂歷史的厚重，更要思考如何讓先輩精神在當下落地生根。李也川說：「先輩用血肉換來和平，我們年輕一代應銘記歷史、珍惜和平，傳承先輩以家國為己任、以民生為根本的精神，答好屬於我們這代人的『民生卷』和『報國卷』，才是對先輩最好的告慰。」(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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