卡夫卡讀過《聊齋》……你所不知道的「流變與轉化中的古典」
2025-12-28 04:25 5,962次浏览石家莊8月10日電 題：從白求恩到柯棣華：醫者仁心鑄就友誼豐碑 作者 趙丹媚 牛琳 邢璐 一隻來自加拿大的藥箱，靜靜陳列在華北軍區烈士陵園內的白求恩·印度援華醫療隊紀念館中。吉林大學護理學院的11名師生專程從學校來到這裡，只為紀念藥箱的主人、長眠於此的國際友人亨利·諾爾曼·白求恩。 吉林大學護理學院前身是1939年由白求恩創建的晉察冀軍區衛生學校。吉林大學護理學院學生工作辦公室主任劉宇飛說：「我們幾乎每年都會帶學生來河北尋訪白求恩的足跡，還常去他工作過的農村開展支教、社會調研等活動，用我們自己的方式緬懷先烈。」看著紀念館裡的醫學器械和泛黃的紙頁，「仿佛還能感受到他指尖的溫度，這種直觀的觸動，是課堂上難以複製的。」 8月7日，白求恩·印度援華醫療隊紀念館中所建的印度援華醫療隊雕塑。 趙丹媚 攝 「在晉察冀軍區，白求恩曾一周檢查520餘名傷員，一月內完成147臺手術。」華北軍區烈士陵園宣傳教育科副科長趙芳婷正向參觀者講述白求恩的故事。搶救傷員、研發醫療器械、創辦「模範醫院」……在中國的日子，白求恩爭分奪秒。1939年11月，他在手術中感染，醫治無效病逝於河北唐縣。1953年，白求恩的靈柩從唐縣遷葬至華北軍區烈士陵園。 1938年9月，柯棣華隨印度援華醫療隊來到中國，為表援華抗日決心，5位成員均取了帶「華」字的中文名——愛德華、柯棣華、卓克華、木克華和巴蘇華。白求恩的事跡傳向世界同時，也打動了印度醫生柯棣華。 「白求恩逝世後，柯棣華來到晉察冀軍區，他曾站在白求恩墓前說『要像白求恩那樣上前線去工作』。」趙芳婷稱，此後，白求恩和柯棣華的「生命軌跡」在華北戰場交疊：白求恩創辦的醫院成為柯棣華戰鬥的陣地，白求恩留下的醫療箱繼續在柯棣華手中救治傷員。1941年1月，柯棣華擔任白求恩國際和平醫院首任院長，繼續白求恩未竟的事業。 7月23日，中國工合國際委員會主席柯馬凱接受記者專訪。 記者 韓冰 攝 「白求恩和柯棣華體現的是國際主義、人道主義的大愛，這也是一批批國際友人來支持中國抗戰的初衷。」中國工合國際委員會主席柯馬凱(Michael Crook)接受採訪時說，如約翰·拉貝、伊斯雷爾·愛潑斯坦、路易·艾黎……世界反法西斯戰爭期間，許多國際主義和人道主義勇士同中國人民並肩作戰，在血與火、生與死的考驗中結下了深厚友誼。 「包括我的父母也在抗戰中來華，這些人的故事不勝枚舉，他們與中國的情誼，為中國革命所作的努力，我深受感動。」柯馬凱說，白求恩、柯棣華的故事早已融入人們共同的記憶。以他們名字命名的醫學院校、協會組織、紀念館等，共同構建起跨越國界的精神坐標。 這份記憶也正點亮更多「心燈」。 在異國他鄉，第16批援尼泊爾中國醫療隊隊員、河北大學附屬醫院胃腸外科主任醫師張濤清晰記著兒時讀過的《紀念白求恩》一文。他說，「毫不利己、專門利人」這八個字，也是激勵他參加援外醫療隊的動力之一。據了解，自1999年河北向尼泊爾派遣首批援外醫療隊以來，中國醫生的身影至今從未離開。 回首近一年的援外經歷，這位醫生在日記中寫道：「手術臺上那盞不熄的無影燈，映照的不僅是精密刀鋒祛除病痛，更是一份跨越山河的生命承諾——在人類共同的疾苦面前，中國醫者從未吝惜自己的體溫。」(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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