暴雨來了!颱風「楊柳」將兩次登陸,多個應急響應齊發

2025-10-22 11:28 4,934次浏览

  北京8月10日電 題:學者史海鉤沉十五年再現鄭振鐸抗戰期間搶救珍本古籍   記者 應妮   歷時十五年深入日本各大圖書館、藏書機構,挖掘眾多日方視角的新文獻,中國人民大學文學院教授吳真完成了著作《暗鬥:一個書生的文化抗戰》,重現一介書生鄭振鐸在1937年至1945年留守上海的日常生活史,講述他在深陷被敵偽追捕、生計無著的極端環境中,如何為國家搶救珍本古籍周旋於各方勢力之間,堅守在文化抗戰的第一線。   日前接受記者專訪時,吳真坦言這本書的寫作思路是書籍史角度下的文化抗戰。「書籍同樣是戰爭的受難者,從中可以看到書籍和人的命運的共振。」 鄭振鐸個人資料照片。 (生活·讀書·新知三聯書店供圖)   為什麼聚焦鄭振鐸?   2009年,吳真在日本東京大學做研究期間偶然看到一條日寇隨軍記者關於戰時搜集與匯總中國珍稀圖書的記載,激發了她探究抗戰時期中國古籍遭受「書厄」的好奇心,並隨之不斷積累資料。其中一個重要個案是在1938年,稀世孤本《脈望館鈔校本古今雜劇》驚現於亂世,幾經易手,最終在鄭振鐸的努力之下收歸國有,她由此將目光聚焦在這位文化大家身上,再延展到以鄭振鐸為中心的、以往少為人知的地下文獻保護工作。   事實上,淞滬會戰爆發,時任暨南大學文學院院長的鄭振鐸面臨著抉擇:走,還是不走?他任教的暨南大學依然堅持在上海辦學,而且他的家裡上有老祖母、下有剛剛出生的小兒子,全家十口人一起撤退不太現實。他決定,不躲、不逃、不撤退,留居上海,等待天亮。   吳真告訴記者,面對日軍的文化暴行,鄭振鐸意識到自己應該有所作為,他為自己選擇的報國途徑是「收異書於兵荒馬亂之世,守文獻於秦火魯壁之際」。   這一決定並非抗戰時期一般知識分子認為應該擔負的責任,而是鄭振鐸自覺承擔起來的文化責任。站在更深遠的人類文明長河中拼命打撈這些古籍文物,鄭振鐸認為文物古籍散佚了就不可復得,毀滅了就無從彌補。吳真指出,當責任落到個人的肩膀上,而且還是在上海「孤島」苦守的個人身上時,又多加了一層「萬一失敗則成罪人」的歷史負擔。 《暗鬥:一個書生的文化抗戰》書影。 (生活·讀書·新知三聯書店供圖)   「暗鬥」既是一個人的抗戰,也是一幅書生報國的文化群像。作者將形形色色的人物置於抗戰風雲之下,又串聯起一部由鄭振鐸勾連起的抗戰群像史:開明書店文人圈、「文獻保存同志會」、唐弢、許地山,一同搭建了購買、貯藏、運輸、保存的線路,也構成了互相幫扶、沉默抵抗的團體。   尤為值得一提的是,該書還披露了2023年面世的鄭振鐸1939年日記的內容,為理解其抗戰生活提供了更完整的鮮活資料。   鄭振鐸寫於1949年的文章曾總結:「抗戰中為國家得宋元善本明清精槧一萬五千餘種。」事實上,「一種」古籍可能是幾十冊,也可能是上百冊。「通過這些年的研究,根據不同數據來源,我的統計是這一萬五千餘種大約是6萬冊」,吳真引用鄭振鐸《求書日錄》中的話,「我從劫灰裡救全了它,從敵人手裡奪下了它……我在躲藏裡所做的事,也許要比公開的訪求者更多更重要。」(完)

  北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章,指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景,並提出相應的防範方法。   文章指出,自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力,缺乏自主設定目標的功能,雖能執行單一簡單任務,但若無人為指令,則無法實施具有實際意義的操作。   文章指出,人們已習慣應用程式請求授權:獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可,而是直接行動,使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務,並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。   專家預測,自主人工智慧未來將承擔各類任務,如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等,均需調用用戶敏感數據,包括財務信息、實時定位等核心隱私。   專家舉例指出,現有應用通常僅調用單一數據類型,而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」,包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣,乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。   另據國際機構高德納預測,未來企業數據洩露事件中,將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。   文章稱,對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私,網絡安全專家建議,採用多層次防護方法,從基本的安全習慣做起。例如,為所有帳戶啟用多因素認證,將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍,為不同用途創建單獨的帳戶,以分隔數字暴露面。   專家指出,由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源,因此,分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限,而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具,比如一個用於財務任務,另一個用於健康管理,以此類推。   專家還建議,將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為,在分享敏感信息前做好相應預案。(完)

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