傳習錄丨執子之手 家國同心
2026-02-11 02:31 8,615次浏览香港8月8日電 題：「英雄含笑臥沙場」：香港抗戰老兵後人追述父輩血戰往昔 記者 戴夢嵐 一篇題為《英雄含笑臥沙場》的作文，曾被作為範文貼在香港香島中學牆壁上。文章的作者是抗戰勝利後回港求學的東江縱隊戰士吳柏松，文內記錄了他親歷的一場突圍戰。 那次戰鬥中，吳柏松所在的中隊被日軍包圍，一顆子彈擊中他身旁的中隊指導員，鮮血和腦漿噴濺到吳柏松身上。面對壓上來的敵人，吳柏松振臂高呼：「為指導員報仇！」他發起衝鋒，帶領幾十名戰士脫險。這場戰鬥後，吳柏松被任命為新的指導員。 近日，吳柏松之子、香港抗戰歷史研究會會長吳軍捷接受記者專訪，回憶起父輩的血戰往昔，他仍為東江縱隊戰士們視死如歸的英雄氣概動容。吳軍捷表示，「我父親說『大家都是苦孩子，打仗時沒人把生死看得太重』。用他指導員的話講，『抗擊日寇，死了血都會發光！』」 7月24日，香港抗戰歷史研究會會長吳軍捷接受記者專訪。 記者 李志華 攝 除了與日軍作戰，東江縱隊還承擔過營救盟軍的任務。日軍佔領香港期間，曾強佔啟德機場作為空軍基地。1944年2月11日，美國「飛虎隊」飛行員克爾中尉駕駛戰機轟炸此處時，不幸被日軍擊中，他跳傘後降落在香港沙田觀音山。東江縱隊港九獨立大隊小通訊員李石第一時間發現了他，並把他藏在一個山洞裡。之後，戰鬥英雄「劉黑仔」(原名劉錦進)等人護送克爾轉移，最終把他安全送到東江縱隊司令部。克爾回到廣西桂林後，向陳納德將軍報告獲救經過，促成美軍與東江縱隊合作。 幾十年後，這段歷史的餘音仍在迴響。克爾的兒子大衛來到中國，尋找父親當年的救命恩人。通過東江縱隊歷史研究會網站，大衛聯繫上吳軍捷，表達了希望重走營救路線的願望。 吳軍捷等東江縱隊戰士後代陪大衛前往，幾經周折終於找到那個山洞，大衛和家人在山洞裡駐足良久。他們還找到了李石，克爾口中那位「可愛的男孩」已年近九旬，住在老人院，病重不能說話。大衛和李石握手，兩人都流下了眼淚。 7月24日，香港抗戰歷史研究會會長吳軍捷展示克爾中尉之子大衛贈送的克爾中尉在「飛虎隊」工作期間的軍裝。 記者 李志華 攝 為了填補香港愛國主義教育的空白，吳軍捷2015年發起成立香港抗戰歷史研究會。研究會甫一成立，就在抗戰時期的戰場——啟德機場附近的觀塘海濱公園策劃了一場大型展覽，最受關注的展品是一架按1:1比例還原的「飛虎隊」P-40戰鬥機模型。通過這種「看得見、摸得著」的方式講述抗戰歷史，展覽吸引數萬人次市民參觀。 吳軍捷說，香港淪陷期間，人口從約160萬銳減至60萬左右，除了被殺害的民眾，還有大量逃難的市民。英軍投降後，中國共產黨領導的東江縱隊港九獨立大隊堅持敵後武裝作戰，與盟軍展開合作，沉重打擊日本侵略者。「香港抗戰史是愛國主義教育的生動素材。」 2015年11月，香港抗戰歷史研究會主辦的「飛虎歸來·維港記憶」香港抗戰歷史展在觀塘海濱公園舉行。圖為學生參觀按1:1比例仿製的「飛虎隊」P-40戰鬥機模型。 (受訪者供圖) 近年來，吳軍捷還不遺餘力推動香港抗戰遺址保護工作。他介紹，目前香港的東江縱隊抗戰遺址至少有二三十處，希望社會各界未來逐步推進保護與活化利用這些遺蹟，讓今天的年輕人在歷史現場感受80多年前那群熱血青年的戰鬥脈搏，更好理解香港抗戰是全民族抗戰的重要組成部分。(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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