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2025-12-28 13:15 7,957次浏览在瀋陽「九·一八」歷史博物館莊嚴肅穆的展廳中，一面旗幟微微泛黃、帶著斑駁的歲月印記，靜靜陳列於展櫃中。在這面長1.5米、寬0.8米的白色綢子旗面上，由黑色綢子精心縫製而成的「東北競存中學校」七個大字格外醒目——它就是由著名的抗日救國志士、教育家車向忱創建的東北競存中學校旗。這面象徵著東北白山黑水的校旗，是不甘屈辱的東北民眾誓死抗爭的歷史見證。 1931年，九一八事變的炮火撕裂了東北大地的寧靜。短短四個月零十八天，東北三省迅速淪陷。大量東北孩童跟隨父母家人流亡關內，很多人無家可歸、無書可讀，甚至不得不沿街乞討。 1935年，為抗日救亡四處奔走的車向忱，輾轉來到西安。車向忱深知，國家正處於生死存亡的危難關頭，抗日救亡急需大量人才，教育是點燃希望的火種，是培養抗日力量的重要途徑。於是，他毅然將流亡的孩子們集中到自己家中，親自教他們讀書識字。 隨著孩子數量日益增多，車向忱萌生出一個大膽而堅定的想法——創辦一所流亡子弟學校，讓他們在困境中也能汲取知識的力量。 1936年4月，東北競存小學在西安成立。彼時，條件艱苦異常，車向忱用身上僅有的兩元錢購置了簡單的教具。教室裡的書桌、凳子高低不齊，有的是從附近鄰居家借來的，有的則是用木板在土堆上臨時搭起來的。儘管環境簡陋，但車向忱辦學救亡的初心卻無比堅定。他為學校取名「競存」。當時一家報紙稱這所小學是西安「唯一窮苦的競存小學校」。 就在這種極端艱苦的條件下，車向忱第二年開辦了東北競存中學。在開學典禮上，車向忱慷慨激昂地說道：「同學們！我們的學校為什麼叫東北競存學校呢？我們就是要通過競爭、奮鬥，取得我們學校、我們東北人民和整個中華民族的生存，準備打回老家去！」 他的話語深深震撼著每一位師生。備受鼓舞的同學們自發行動起來，他們按照車向忱的筆體，找來黑色綢子，精心製成了「東北競存中學校」幾個大字，並將其縫製在一塊白色綢子上。從此，這面凝聚著師生們愛國熱情和堅定信念的校旗高高飄揚，成為東北競存中學的精神象徵。 東北競存中學校旗，激勵著流亡學生們收復大好河山，鼓舞著同學們以各種形式宣傳抗日救國的主張。為更好地宣傳抗日，東北競存中學成立了「火流劇團」，以生動形象的戲劇形式進行抗日宣傳。這面旗幟所到之處，便是宣傳抗日的舞臺，見證了師生們為抗日事業所付出的不懈努力。 1938年秋，日軍對西安進行了瘋狂轟炸，學校被迫遷到鳳翔縣紙坊街兩座破廟裡堅持辦學。儘管環境惡劣，在長達8年的辦學時間裡，東北競存中學宛如一座培養抗日人才的搖籃，為抗日救亡和革命事業培養了3000餘名優秀人才，近300人畢業後奔赴延安，他們用青春和熱血書寫著壯麗的篇章。 如今，透過這面經過歲月衝刷的校旗，我們依稀能看見那個血與火交織的年代。東北競存中學校旗在風雨中飄揚的場景，師生們為抗日救亡奔走、吶喊的身影，已成為中華民族不屈精神的生動寫照。 (本報記者劉勇採訪整理)
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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