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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