法國多地氣溫超過42攝氏度 突破歷史同期高溫紀錄
2025-11-20 17:40 1,423次浏览遼源8月13日電 題：一張工票揭開「血淚往事」：數萬礦工亡魂控訴日寇罪行 記者 郭佳 東北淪陷時期遼源礦工墓陳列館的玻璃櫃裡，陳列著一張發黃的工票。紙邊雖已殘缺，字跡卻依舊清晰。這張工票記錄著1942年11月，礦工牛世清在井下連續工作30天，當月帳面工資32元3角4分。然而，扣除上月欠費9元3角8分、本月各項扣費27元2角，他不僅分文未得，結算後還倒欠礦方4元2角4分。 觀眾在陳列館觀看牛世清的工票。 張瑤 攝 「這張工票有力證明了，在東北淪陷時期，礦工是怎樣被日本侵略者敲骨吸髓地剝削的。」該陳列館黨支部副書記劉宏穎近日接受記者採訪時說，「侵華日軍在遼源犯下的罪行罄竹難書，這只是冰山一角。」 因煤炭資源豐富，「九一八」事變後，吉林遼源被日寇強佔14年，其間大約致8萬至10萬礦工死難。當地的礦工墓是中國東北地區最大的反映日本帝國主義侵略東北、掠奪自然資源、殘害中國人的見證地之一。 太平洋戰爭爆發後，日本煤炭需求陡增，其掠奪步伐隨之加緊。14年間，遼源被掠走1548.96萬噸煤炭，這些煤炭為侵略者帶來巨額利潤，卻留下6座堆滿中國礦工遺骨的萬人坑。 觀眾在遼源觀看遇難礦工遺骸。 張瑤 攝 遼源礦工墓是其中規模最大、遺骸最集中的一處。礦區被鐵絲網、高壓電網和三米多高的土牆重重圍困，六道卡子門嚴密把守，只準進不準出。劉宏穎說，礦工絕大多數來自河南、河北、山東、山西等地，有被騙來的，也有被抓來的。 當時礦上流傳著一句話——「人間地獄十八層，十八層底下是礦工。」在井下，礦工們每天勞作十三四個小時，卻只有粗劣的口糧果腹。躺下不許睜眼，不許交談，上廁所甚至不能穿衣服。 更可怕的是，礦工們在毫無安全保障的情況下作業，礦難頻發。據記載，1942年，泰信一坑發生瓦斯煤塵爆炸，617名礦工當場遇難。這只是日軍佔領期間幾十起重大事故中的一起，死者總數現已無法精確統計。 這處礦工墓遺址佔地近6萬平方米。走出陳列館，映入眼帘的是一座矗立在山腰的高大紀念碑——「日偽統治時期遼源煤礦死難礦工墓」。紀念碑兩側修了石階路，訪客拾級而上可見八座屍骨館，裡面保存著197具完整的礦工遺骸及20餘具零散的礦工遺骨，可謂步步驚心。 在一個玻璃房前，劉宏穎停下來說，這是西坡的「煉人爐」遺址。經過半個多世紀的風雨，至今仍可見一尺多厚的骨灰和焦土，當年的景象讓人不寒而慄。 觀眾在陳列館參觀。 張瑤 攝 2020年，東北淪陷時期遼源礦工墓陳列館被列入國家級抗戰紀念設施、遺址名錄。劉宏穎介紹，遼源礦工墓1963年挖掘，1964年對外展出，至今已接待全國各地參觀者及外國友人近700萬人次。 來自南京的參觀者遲芮寧說，她讀過很多關於日軍暴行的記載，但站在這裡仍感到震撼，日軍的殘忍程度到了無法形容的地步。「作為年輕一代，將銘記這段屈辱歷史以鞭策自己，為國家富強貢獻力量。」 臨別前，劉宏穎又回到那張工票前。「很多人第一次看到時，會本能地算一遍帳，然後沉默。」她說，「這種沉默，比任何解說都更有力量。」(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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