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2025-12-31 19:47 1,195次浏览百色8月9日電 題：探訪百歲抗戰老兵孫洪秀：以親歷者之軀勉勵當代青年 作者 俞靖 王偉臣 走進廣西百色市一尋常民居裡，客廳牆上掛著武警廣西總隊百色支隊贈予的「民族英雄」牌匾。牌匾下期頤之年的孫洪秀端坐，他穿戴整潔，臉上雖已布滿皺紋，但這位從戰火中走來的老兵健談硬朗，不輸年輕人的「精神頭」。這便是他近日受訪時，留給記者的初印象。 孫洪秀出生於1925年，家鄉在江蘇淮安，於1943年報名參加新四軍，歷經抗日戰爭和解放戰爭。新中國成立後，孫洪秀留在紅城百色工作生活。今年他剛過完100歲生日，作為當地有名的抗戰「明星」，他常受邀赴學堂、軍營述說抗戰故事，警醒當代人。 「過去都是死命令。」談起戎馬生涯孫洪秀感慨頗多。他稱，舊時其因家貧投軍，自己因身體健壯被選為偵察兵，常不帶槍掩蓋身份，化身民眾或客商，深入敵營，探取情報。孫洪秀表示，偵察作戰要變通，也要膽大心細，遇敵得勢也需學會拉低帽簷，靜待時機，將情報信息安全獲取。 孫洪秀雖已百歲，憶當初仍思路清晰。他回憶道，在抗日戰爭時期，其從江蘇鹽城跟隨部隊一路北上至東北松花江畔。彼時戰事連綿，其中攻打江蘇淮陰一役尤甚，城牆易守難攻，敵方架設有多挺機槍向我軍掃射，手榴彈在空中炸響，戰士們無畏生死，浴血奮戰，在迫擊炮的掩護下奪樓，環顧四周已屍骸枕藉，堆疊如丘。「過去槍炮裝備差距大，槍中最後兩顆子彈，一顆給敵人，一顆留給自己。」孫洪秀說。 圖為抗戰老兵孫洪秀向記者展示其所獲榮譽。 俞靖 攝 除了沉痛的戰時記憶，孫洪秀還記得北上抗戰途中的暖心事跡，沿途民眾為鼓舞士兵抗戰，會贈送分享自己的糧食。他表示，舊時糧食匱乏，過去打仗離不開民眾的幫助，抗戰能勝利更離不開民眾支持。因此孫洪秀留下「要跟著國家走，不怕窮，做到守法和善待他人」的家訓。 「如今時代好，吃穿不愁了，可惜舊戰友沒能見到如今的生活。」談及有何願望，孫洪秀用手指在空中比劃出「三個一」，表示爭取活到111歲，希望替離世戰友們，多看看國家的美好變化和強盛發展。 今年「七一」之際，抗戰老兵孫洪秀在武警廣西總隊百色支隊軍營中度過難忘的「百歲生日」，年輕官兵為老兵慶生，為孫洪秀展示戰車等現代化軍事裝備。為勉勵當代年輕人，孫老還常親自參與類似宣講活動，以百歲之軀，現身分享抗戰不易。他鼓勵年輕人要勇於投身到建設祖國的事業當中。 圖為武警官兵們為孫洪秀慶祝100歲生日。唐明洋 攝 「老兵需要關懷，他們是歷史的見證者，他們的存在警醒我們當下生活來之不易。」孫老受訪之際，關愛老兵志願者、百色市眾力助困愛心協會會長廖宏瑜向孫老贈送紀念抗戰勝利80周年文化衫。她表示，自己每季度都會回訪抗戰老兵，從日常探訪陪伴，到臨終關懷。廖宏瑜認為，老兵精神的傳承延續，告訴我們勿忘歷史，吾輩自強。 「如今我的視力差了，看不清字，以前我還常釣魚種菜，現在可要好好注意身體才行。」受訪結束時，百歲老兵孫洪秀換上文化衫話起家常，挺直佝僂的身軀向到訪者們敬禮道別，他胸前文化衫攤開後繡出的「勝利」二字顯得格外耀眼。(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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