在中國人民抗日戰爭的艱難歲月中,有一場重大的行動被譽為中國實業史上的「敦刻爾克大撤退」,便是「宜昌大撤退」。而領導這場行動的重要人物,是著名愛國實業家、民生公司創始人——盧作孚。 圖為位於重慶北碚公園的作孚園。梁欽卿 攝 1938年10月,此時的武漢遭受日軍侵略已淪陷,宜昌擁塞著3萬以上待運的人員和9萬噸以上待運的軍工設備等器材。全中國的兵工工業、航空工業、重工業、輕工業的精華,都擁堵在這座小城,遍街皆是人員,遍地皆是器材。 圖為盧作孚紀念館中展示的民生公司輪船運送川軍出川抗戰資料圖。梁欽卿 攝 圖為抗戰時期的朝天門碼頭。民生實業(集團)有限公司供圖 日機不斷從武漢飛臨宜昌轟炸掃射,所有滯留在宜昌的人員和物資都必須迅速搶運到大後方重慶。宜昌到重慶的24艘輪船當中,有22艘輪船來自民生公司,按當時運力至少要1年時間。而且,宜昌上遊的江面不僅灘險流急,還有約40天就將進入枯水期,屆時大型輪船將不能航行。 圖為盧作孚紀念館中展示的「三段航行法」。梁欽卿 攝 彼時,盧作孚親赴宜昌指揮搶運,綜合考量長江的水文特性,充分運用民生公司在三段航行中積累的寶貴經驗,迅速確立一套高效的運輸方案:對最重要、最不易裝卸的核心機器設備,由宜昌直接搶運至重慶,並從重慶滿載出川抗日的將士;相對次要、不易裝卸的輕型設備則運抵萬縣(今重慶市萬州區)等地;更輕便的物資只運到奉節、巫山或巴東一帶即卸下,留待以後再轉運。 圖為盧作孚紀念館中展示的相關史料。梁欽卿 攝 盧作孚指揮民生公司船隊以及大量木船,冒著日機轟炸投入搶運,白天航行,夜間裝卸。僅用40天時間,將擁塞在宜昌的3萬多人員全部運走,9萬多噸設備、器材運走了三分之二。 圖為盧作孚紀念館展示的「宜昌大撤退」相關圖片。梁欽卿 攝 「岸上每數人或數十人一隊,抬著沉重的機器,不斷地歌唱,拖頭往來的汽笛,不斷地鳴叫,輪船上起重機的牙齒不斷地呼號,配合成了一支極其悲壯的交響曲,寫出了中國人動員起來反抗敵人的力量。」後來,盧作孚在《一樁慘澹經營的事業——民生實業公司》中如此描述當時的情景。 盧作孚在事後回憶,宜昌的這一段撤退不但是民生公司的一段最艱巨的工作,也是整個抗戰運輸當中的一段最艱巨的工作。 圖為盧作孚紀念館展示的民生公司在抗戰時期付出的犧牲。梁欽卿 攝 整個抗戰期間,民生公司共運送出川部隊270多萬人,其他各類人員150餘萬人,各種物資約100萬噸;民生公司被炸沉炸毀輪船16艘,117名船員犧牲、76名船員傷殘。 這次撤退,被盧作孚的好友晏陽初比喻為「中國實業上的敦刻爾克」,其緊張或與「敦刻爾克」無多差異。 圖為盧作孚紀念館展示的「宜昌大撤退」與「敦刻爾克大撤退」的比較。梁欽卿 攝 盧作孚的兒子盧國紀在《我的父親盧作孚》一書中記載:2005年3月,中央電視臺播放的百年人物電視片《盧作孚1938》中說,西方的敦刻爾克(大撤退)是靠英國一個國家的力量,一個軍事機構的指揮,850艘戰艦完成的,而中國的宜昌大撤退,只是由一個實業家指揮完成的,在中外戰爭史上,只此一例。 圖為遊客在盧作孚紀念館參觀。梁欽卿 攝 如今,長江黃金水道往來繁忙。當我們回顧這段歷史,盧作孚和他所領導的「宜昌大撤退」,依然提醒著人們,應當銘記歷史,珍惜來之不易的幸福生活。 作者:梁欽卿 景詩雁 來源:微信公眾號
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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