青海西寧：新人七夕節領證「脫單」
2026-01-11 00:57 4,876次浏览上海8月13日電 (王笈 李秋瑩)上海抗戰與世界反法西斯戰爭研究會會長蘇智良、法國吳建民之友協會主席徐波13日在上海發出尋找饒家駒安全區30萬難民後代的聯合倡議。 「抗戰中偉大的人道主義典範——饒家駒與上海南市安全區」報告會暨《饒家駒：被遺忘的英雄》新書籤售會。 學林出版社 供圖 新書《饒家駒：被遺忘的英雄》當天亮相2025上海書展，依託大量第一手檔案、書信、照片及口述史料，首次系統梳理了饒家駒在上海創立與運作南市安全區的全過程，細膩呈現了他周旋於中日當局、各國領事館和民間組織之間的智慧。 1937年11月，日軍佔領上海，法國人饒家駒在上海城隍廟周邊創立戰時救護平民的難民安全區——饒家駒區，並延續至1940年6月，保護了30萬中國難民，成為東方戰火中的「諾亞方舟」。 今年是世界反法西斯戰爭勝利80周年。為感謝饒家駒救護中國難民，並表達中法人民一起保衛世界和平的強烈決心，上海抗戰與世界反法西斯戰爭研究會與法國吳建民之友協會聯合發出倡議，希望通過尋找當年30萬難民的後代，請他們分享其祖輩、父輩戰時在難民安全區的所見所聞，幫助再現那段歷史。 《饒家駒：被遺忘的英雄》書影。 學林出版社 供圖 蘇智良指出，在上海城市發展中，湧現過許多可歌可泣的名人名事，有些甚至影響了世界文明的進程。饒家駒就是其中之一，憑藉獨特的「第三方協調者」身份，在日軍炸彈與難民哭喊聲中，創設南市安全區，並維持了963天之久，書寫了戰時的一個奇蹟並影響深遠。「他的精神在今天依然具有現實意義——戰爭與危機中，人性之光永不熄滅。」 徐波表示，饒家駒是中法友誼的象徵，其壯舉促成了《日內瓦第四公約》關於戰時平民保護條款的制定，書寫的不僅是中國抗戰史，更是人類文明史。今年11月27日，法國吳建民之友協會與法國國民議會法中友好小組將在法國舉辦「我們永遠不會忘記您」——饒家駒救世濟民人道主義思想研討會，邀請難民後代作為特別代表，講述這位「難民之父」在中國的故事。(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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