天津持續改善中心城區河道水質 多舉措改善水環境
2025-11-05 11:14 7,471次浏览北京8月7日電 (記者 張楊彬)「張燈結彩喜洋洋，勝利歌兒大家唱，唱遍城市和村莊，臺灣光復不能忘。不能忘，常思量。」7日在北京舉行的一場研討會上，兩岸多名學者唱起《臺灣光復紀念歌》。學者指出，臺灣光復的意義不僅在於脫離殖民統治，更代表著兩岸割捨不斷的深刻連結。 第十屆京臺學者共研會當天在北京舉辦，100餘名專家學者和有關人士參加，圍繞「臺灣光復與兩岸關係」主題及秉持正確史觀、共同銘記歷史、臺胞抗戰史等議題交流研討。 「歌詞中所唱的『張燈結彩喜洋洋』，是臺灣光復時，民眾歡欣鼓舞的場景，慶祝臺灣擺脫日本的殖民統治、回歸中國。」臺灣東海大學教授潘兆民在接受記者採訪時說，臺灣光復作為兩岸同胞的共同歷史記憶，永遠無法磨滅。 臺灣歷史學者、統一聯盟黨榮譽主席戚嘉林指出，80年前，日本戰敗投降，臺灣光復，民眾爭相慶祝，這源於正確的民族認同和不可分割的民族感情。臺胞堅持抗日50年，湧現的英勇事跡數不勝數。 北京大學臺灣研究院院長李義虎表示，毋庸置疑，臺灣光復是中國人民抗日戰爭勝利的重要成果，也是中國近代史的重要組成部分。日本殖民統治期間，臺灣人民進行堅決的反抗，付出巨大的犧牲。除武裝抗日外，臺灣人民也積極傳承中華文化，以對抗日本的文化侵略。 多位學者指出，臺灣光復的歷史正遭遇被篡改的危險。賴清德當局不斷在教育領域歪曲歷史，淡化兩岸連結，試圖將臺灣人民抗戰與臺灣光復的歷史從年輕一代的記憶中抹去，以混淆歷史事實的方式泯滅民眾的民族認同。 臺灣國際戰略學會理事長王昆義指出，在二戰的歷史敘事上企圖以所謂「終戰」代替「勝利」，會使臺灣年輕人更加難以辨識關於兩岸的歷史記憶。 「今年5月，我們在臺中舉辦了臺灣光復80周年研討會，學生們非常踴躍參與，他們從歷史角度了解和感受到兩岸的連結，類似的活動應該一直辦下去。」潘兆民說。 據悉，本屆共研會由民革北京市委會、北京聯合大學、北京海峽兩岸民間交流促進會聯合主辦，中國人民抗日戰爭紀念館協辦。(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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