西北首套特高頻局部放電在線監測系統在新疆投用
2026-01-30 01:34 2,513次浏览金華8月11日電 題：國民黨抗戰女傑鄭蘋如：勿輕花弱無筋骨 作者 柴燕菲 張斌 章是一 在浙江金華蘭溪青松公園，白柱灰瓦的「鄭亭」靜靜矗立，與池塘邊的依依垂柳相映。亭邊碑記上，鄭氏「一門忠烈成仁」的記載，被往來行人的目光反覆摩挲。 這座由旅美華僑、鄭氏宗親鄭德明捐建的紀念亭，承載著對國民黨抗戰女傑鄭蘋如的緬懷。 浙江金華蘭溪的「鄭亭」。張斌 攝 出生於1914年的鄭蘋如，祖籍蘭溪。 其父鄭鉞在蘭溪長大，曾留學日本，並加入同盟會追隨孫中山革命。其母木村花子是日本人，嫁與鄭鉞後相夫教子，並反對日本侵略中國的行徑。 1937年，日本全面發動侵華戰爭後，從上海政法學院畢業時年僅23歲的鄭蘋如投身抗日，成為國民黨的一名地下工作者。 作家張愛玲的小說《色·戒》、影視劇《旗袍》裡「女英雄刺殺汪偽76號頭目丁默邨」的故事，就是以鄭蘋如為原型。 「我叫她一聲嬢嬢，我們家的孩子都很欽佩她。」近日接受連線採訪時，鄭蘋如的侄子、已是耄耋之年的鄭國基憶起鄭蘋如時說。 據他介紹，特務頭目丁默邨是鄭蘋如所上中學的一位董事。獲得刺殺他的任務後，鄭蘋如利用其好色的特點，借「師生之誼」與之結識並發展關係。 1939年12月21日，鄭蘋如以買大衣為由，將丁默邨誘至上海靜安寺路戈登路口皮貨店，由他人伺機刺殺。但丁默邨十分警覺，最終逃脫。刺殺失敗後，鄭蘋如的特工身份也隨之暴露。 鄭國基回憶，刺殺失敗後，丁默邨憤怒地以鄭蘋如家人相要挾，要求她立即前往汪偽76號特工總部自首。為不連累親人，鄭蘋如與家人吃了最後一頓飯，毅然走進敵窟。 在獄裡，鄭蘋如曾給父親鄭鉞寫過一封信，裡面寫道：「爸爸，我很好，請您放心，蘋如。」 鄭蘋如被捕後，汪偽政府隨即聯繫鄭鉞，以鄭蘋如的自由為條件，利誘他出任「司法部部長」。這位國民黨元老斷然拒絕，寧舍愛女性命，也要守住民族氣節。 1940年2月，鄭蘋如被帶到上海郊外執行槍決，犧牲時年僅26歲。鄭鉞聞訊後一慟成疾，於1943年4月含恨而終。1944年1月，鄭鉞病逝後不到一年，鄭蘋如的哥哥鄭海澄(鄭國基之父)在重慶的飛行任務中犧牲。 中共蘭谿市委黨史研究室工作人員郭連標介紹，近年來，蘭溪當地編纂《蘭溪史志》，發表《鄭鉞一門忠烈風存》《幽蘭自香》等文，持續推進鄭蘋如相關歷史研究。 蘭溪鄭氏後人鄭瑞明近日向筆者展示《蘭溪鄭氏族譜》，裡面記載了鄭蘋如及其一家的抗日事跡。 「作為後人，我們對鄭蘋如的紀念，就是要永遠銘記傳承這段抗日事跡，弘揚愛國主義精神。」鄭瑞明說。 在上海福壽園，鄭蘋如的雕塑與墓碑莊嚴肅穆。據記載，從事地下工作期間，她及時向當時的重慶國民政府報告汪精衛投日的重要情報，為抗戰傳遞關鍵信息。 如《蘭溪史志》中《幽蘭自香》有記：「勿輕花弱無筋骨，異香堪可驚仇虜」。(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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