颱風「楊柳」逼近 福建漳州邊檢站「綠色通道」助貨輪快速通關

2025-12-31 01:46 4,158次浏览

  遼源8月11日電 題:為了撐到戰爭勝利:遼源盟軍戰俘營的267天   記者 郭佳   一輛載著剛獲救盟軍戰俘的卡車,在大雨後深陷泥濘,十幾名中國農民上前推車並送來食物,溫萊特欲以美元酬謝卻遭婉拒。「沒有這些中國農民的幫助,我回不了美國。」——這是二戰期間美軍被俘的最高級別將領、美國陸軍駐菲律賓美軍總司令溫萊特中將在回憶錄中刻骨銘心的記錄。   在被解救前,溫萊特被囚禁於日軍設在吉林遼源的「奉天俘虜收容所第二分所」。現在,這處戰俘營成為遼源市二戰盟軍高級戰俘營舊址展覽館,供中外遊客參觀。 遊客在遼源市二戰盟軍高級戰俘營舊址展覽館參觀。 張瑤 攝   作為日軍在本土外設立的104座戰俘營之一。1944年12月至1945年8月期間,這裡曾關押34名來自美國、英國、荷蘭等國家及香港等地區的高級戰俘,包括5名中將、4名少將、7名地方長官和18名勤務兵。   該展覽館館長王永剛介紹,日軍選址西安縣(今吉林遼源)因其「既通又塞」的特點。這裡距四平、長春、瀋陽等城市不遠,卻群山環繞、交通不便,便於管控和防止救援。這種相對封閉的環境也便於日軍控制和疏散撤離。 戰俘關押室復原場景。 張瑤 攝   這些高級戰俘的遭遇是日軍殘酷對待戰俘的縮影。許多盟軍老兵在回憶錄中控訴,他們每天僅有的少量食物中混雜著蟲子和砂礫,來自紅十字會或家人寄送的補給品,僅有少量能到達戰俘手中。飢餓如影隨形,每個戰俘營都有人因此倒下。即便是溫萊特這樣的高級將領也未能倖免,獲救時他形容枯槁,體重僅剩44.5公斤。   「照片中的這碗米飯,混雜著白色身體、黑色腦袋的蟲子,起初,戰俘們本能地將它們挑出。」該展覽館解說員劉霽漫指著牆上的展品說,「但很快,他們意識到身體正急劇缺乏蛋白質。於是,他們開始期盼能多吃到幾隻這樣的蟲子——只為能撐到戰爭勝利,活著回家那一天。」   戰俘營隱蔽到日本投降次日,美軍「北美紅雀行動」營救隊誤降瀋陽,被駐軍短暫拘押後才獲知營地位置。   長期囚禁摧殘了戰俘的精神。溫萊特夜夜失眠,自責投降導致同胞受害。然而,美國人民視他為英雄。1945年9月2日,他與英國中將帕西瓦爾在東京灣見證日本投降,並獲麥克阿瑟贈筆留念。 紀念碑後的高大榆樹是當年高級戰俘們親手栽種的。 張瑤 攝   今天,這處展覽館是全國愛國主義教育示範基地和紅色旅遊景區,400餘件文物與數位技術再現戰俘被囚的267天。2012年,日本衛生兵行方武治在95歲時承認看守暴行。   營房前,王永剛向來訪者介紹,戰俘親手栽種的榆樹已亭亭如蓋,年輪記載著對和平的渴望。(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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