國臺辦批賴當局：甘當美國軍火商的「提款機」 終將自取滅亡
2026-01-07 13:32 2,934次浏览「經年烽火起盧溝，一紙降書落芷江。」中國人民抗日戰爭勝利受降紀念館坐落於湖南省懷化市芷江侗族自治縣。80年前，這座湘西小城成為世界矚目的焦點。 受降紀念坊，又稱「血字坊」。付敬懿 攝 1945年8月15日，日本政府宣布無條件投降。在侵華日軍正式投降之前，日軍副總參謀長今井武夫作為使節被派出，向中國陸軍高級參謀人員交出在華兵力部署圖。8月17日，經過慎重考慮，當時的軍事重鎮——芷江成為中國戰區接受日本侵略者投降之地。 1945年8月18日，中國政府在芷江成立「日本投降籤字典禮籌備處」(資料圖)。芷江縣委宣傳部 供圖 8月21日至23日，中國戰區受降典禮在芷江舉行，雙方商定日軍向中國軍民投降的所有事宜細節，並在日本投降注意事項備忘錄上簽字。芷江受降宣告了侵華日軍的徹底失敗，標誌著中華民族近百年來反抗外來侵略取得完全勝利。 中國戰區受降地點為何選在湖南芷江？ 中國人民抗日戰爭勝利受降紀念館館長吳建宏表示，抗日戰爭中，芷江是抗戰前線的後方、抗戰後方的前線，獨特的戰略地位和有利條件使其成為抗戰勝利受降地的最佳選擇。 航拍芷江縣城。芷江縣委宣傳部 供圖 芷江城位於雲貴高原東面、武陵山南面、雪峰山西面，正好形成獨特的盆地地形，這裡也是通往雲貴川的咽喉和通道，歷來為兵家必爭之地。抗日戰爭期間，美國飛虎隊克萊爾·李·陳納德將軍向中國政府建議，要在西南地區開闢一個超巨型的機場。 湘西民眾在芷江城擴修芷江機場(資料圖)。芷江縣委宣傳部 供圖 因此，在1938年至1940年、1940年至1942年，湘西各族人民以血肉之軀，兩度在芷江城擴修芷江機場，使其成為盟軍在遠東的第二大機場。芷江也駐紮有大量軍事機構、精英部隊和最先進的空軍部隊，是中國最重要的一座軍事重鎮，蘇聯援華空軍、美國飛虎隊以這裡為大本營。 中美空軍聯隊指揮塔舊址掩映在松柏之中。付敬懿 攝 芷江也是抗日戰爭期間中國戰場新生力量的所在地。當時，美國飛虎隊6000餘人、中國軍隊20萬駐守在芷江，還擁有400多架戰鬥機，這些空中力量給日本侵略者在中國戰場造成巨大的威懾。特別是1944年豫湘桂戰役以後，芷江成為日本要進犯西南、佔領整個中國的最後一道戰略屏障。 中國戰區受降典禮會場舊址。付敬懿 攝 在1945年4月9日至6月7日，日軍曾發動了一次以攻佔芷江機場為目的的芷江作戰，也稱「芷江攻略戰」，企圖打通中國大陸陸上交通線並威脅重慶。中國軍隊依託雪峰山區地形，採取逐次抗擊、誘敵深入的戰術，集中約20萬兵力進行防禦。 此戰在中國國內史學界被稱為湘西會戰、雪峰山會戰、最後一戰，是中國抗日戰爭正面戰場的最後一次會戰，最終以中國軍民徹底勝利、日軍部隊徹底潰敗而終結。 中國人民抗日戰爭勝利受降紀念館。芷江縣委宣傳部 供圖 此外，芷江地處重慶、昆明、南京三城之間，便於受降的安全性，同時考慮到日本投降以後，中國軍隊能通過芷江的空中力量迅速地把軍力投入到各地戰場，完成受降的程序。 作者：付敬懿
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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