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2026-03-03 09:49 5,891次浏览北京8月11日電 (記者 韓輝)電影《南京照相館》陸續在澳大利亞、紐西蘭、美國、加拿大上映。該片取材於1937年南京大屠殺期間侵華日軍真實罪證影像。多位海外僑胞接受記者連線採訪時表示，影片以「小人物」呈現「大歷史」獲得觀眾共鳴，他們呼籲將影片譯製成多種語言。 紐西蘭太平洋文化藝術交流中心主席和志耘表示，看完電影心情十分沉重，這讓他想起抗日戰爭時期犧牲的親人，「雖然我們這一代沒經歷過戰爭，但通過影像，能感受到那種生離死別的痛」。 和志耘認為，這部電影通過平靜記錄的方式，讓觀眾以普通人視角感受那段慘痛歷史，因此引發海內外觀眾的共鳴。 美國猶他州韋伯州立大學終身教授樂桃文表示，日本軍國主義發動侵略戰爭，犯下滔天罪行，給中國人民和世界和平帶來深重災難。《南京照相館》還原了那段觸目驚心的歷史，也刻畫了普通中國人的悲壯抗爭。 樂桃文說，日本一些政客不僅拒絕正視和反省侵華日軍對中國人民犯下的嚴重罪行，還妄圖混淆視聽、美化侵略行徑。「真相不容篡改，歷史悲劇不能重演。」 加拿大國際中文教育工作者繆熙指出，《南京照相館》通過具象的人物命運和視覺敘事，讓不同文化背景的學生能夠更直觀、更深刻地理解那段黑暗歲月中普通中國人的遭遇與抗爭精神。這對於培養年輕一代形成全球視野下的歷史觀和人文關懷精神具有重要價值。 「影片通過小人物視角呈現大歷史的敘事手法，對於國際社會認知南京大屠殺具有獨特價值。」澳大利亞中國東北總商會會長姜建新表示，多年來，國際上關於這一歷史的傳播多以書面史料或宏觀影像為主，《南京照相館》則用情感細節引導觀眾走進那個時代。 姜建新告訴記者，在雪梨放映現場，幾位澳大利亞朋友在電影結束後久久不願離開。「很多人主動與我交流，表示這是他們首次如此直觀地感知南京大屠殺背後的歷史沉重與和平價值。」姜建新表示，這些觀眾認為「這段歷史不僅是中國的傷痛記憶，更是全人類需要共同銘記的集體教訓」。 卡達中文教師劉慧在參加中國夏令營期間，特意帶10歲的女兒觀看了這部影片。「孩子是在卡達出生長大的，對南京大屠殺的了解主要來自課本以及大人的講述。電影把影像、故事和人物結合起來，使她第一次直觀感受到這段歷史的沉重與殘酷。」在劉慧看來，《南京照相館》不僅是對歷史的追憶，更是對未來的啟迪。 劉慧呼籲將電影翻譯成多種語言，在更多國家上映，使海外年輕一代能夠了解那段歷史真相，感受中華民族不屈不撓的抗爭精神。(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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