內蒙古自治區消防救援總隊黨委副書記、總隊長，應急管理廳黨委委員、副廳長李俊豐被查
2025-11-07 16:48 7,384次浏览矗立在蘭州市城關區的"黃河第一橋"中山橋，如今銀灰色的橋身與奔流的黃河相映成趣。但鮮為人知的是，這座百年鐵橋最初的"衣裳"是土紅色。是什麼原因讓它換了"新裝"？這背後藏著一段與抗戰歷史緊密相連的故事。 2025年4月30日，甘肅蘭州，蘭州百年中山橋遊人如織。記者 李亞龍 攝 1937年，抗日戰爭全面爆發後，隨著華北、華東、華中大片國土相繼淪陷，作為大後方的蘭州，其在全國抗戰中的戰略地位驟然凸顯。這裡既是西北國際交通線的樞紐，蘇聯援華的大量物資經此中轉送往前線；又是中國空軍的重要戰區和訓練基地，這讓蘭州成了日本空軍頻繁空襲的目標。 日軍飛機轟炸蘭州。(資料圖)八路軍蘭州辦事處紀念館供圖 值得一提的是，蘭州空戰在中國抗日戰爭史上留下了濃重一筆。這場戰役的勝利，挫敗了日本帝國主義打擊和切斷西北國際交通線的企圖，有力保障了以蘭州為中心的國際交通線暢通，為全國抗戰提供了堅實支援。 蘭州空戰的告捷，離不開蘇聯的鼎力相助。抗戰初期，國際援華物資中相當一部分來自蘇聯。1938年至1939年間，50架輕型轟炸機最先抵達蘭州，隨後150架海鷗式E-15-3戰鬥機從蘭州轉往其他戰區，還有200門七五野炮、500挺馬克沁重機槍、300輛6輪卡車等物資陸續運抵……據統計，抗戰初期經蘭州轉運的蘇聯驅逐機、轟炸機、運輸機約有千架。 蘇聯派出空軍志願航空隊來華參加對日作戰。(資料圖)八路軍蘭州辦事處紀念館供圖 為方便蘇聯援華人員往來住宿，當時的國民政府在蘭州永登縣設立了專門招待機構，當地人稱之為"俄國站"。"俄國站"分三個院落：前院是客房和遊藝室，後院為飯廳及工作人員宿舍，另有一個院子作為停車場。這裡常年住著兩名蘇聯人及10多名永登本地工作人員。往來的蘇聯人待人謙和，每次少則數十人，他們支援中國抗戰的舉動深受當地人好評，工作人員總會熱情備好麵包等食物招待。 1939年初，日軍發動"第一次大規模內陸攻勢"，對蘭州狂轟濫炸，古城一度陷入火海。危急時刻，中蘇空軍將士同仇敵愾，與敵機英勇激戰，一舉擊落15架敵機。同年年底，面對日軍陸海軍航空兵聯合實施的"百號"轟炸，中蘇空軍將士再度長空搏殺，展開一場慘烈血戰。 日本飛機轟炸下燃燒的蘭州城。(資料圖)八路軍蘭州辦事處紀念館供圖 彼時的甘肅雖貧瘠，卻在抗戰中付出了令人動容的努力。當地民眾最大的貢獻便是繳納公糧，戰時農民繳納的公糧數量是戰前的數倍。即便負擔加重，百姓們仍全力支持，這正是中華兒女空前大團結的生動體現。 1939年，蘭州空戰照片。(資料圖)八路軍蘭州辦事處紀念館供圖 蘭州的農民也積極參與到支援空戰的行動中。在來紫堡鄉駱駝巷村外，種稻子的農民曾救起一名跳傘的蘇聯飛行員。當時，幾位農民蹚水衝過去，拽住鼓脹的傘衣，將半身泥水的飛行員從坐墊上扶下來，一路攙扶到村裡的小學。事後，蘭州有關方面特意將這幾位救人者請到城裡，設宴款待並請他們看了電影。 為應對空襲，甘肅省防空司令部採取了一系列措施：向市民普及防空、防毒知識，要求家家戶戶備好乾糧；在城牆上挖掘大量防空洞；在今廟灘子一帶修建民房供難民躲避；同時在白塔山和今二熱附近設立高炮陣地。 1939年，蘭州空戰被擊落的日機殘骸。(資料圖)八路軍蘭州辦事處紀念館供圖 經過空戰的洗禮，蘭州在防空工作上逐步建立起完善的組織體系和有效的行政法令，包括設置防空警報、配備消防器具、修建防空壕洞、建設防毒設施、開展防毒訓練、制定防空交通管理規定、組織防空救護訓練等，形成了一套系統的防空機制。 1939年2月，蘭州人民慶祝空戰勝利。(資料圖)八路軍蘭州辦事處紀念館供圖 作為蘭州地標，土紅色的中山橋因易成為轟炸目標，被改塗為銀灰色(即如今的顏色)，這一細節正是蘭州空戰作為「生死防線」的生動物證，見證了那段保家衛國的歷史。 1939年，蘭州報紙關於空戰勝利的報導。(資料圖)八路軍蘭州辦事處紀念館供圖 蘭州空戰的勝利，不僅是軍事上的成功，更凝聚了中蘇協作與全民抗戰的力量，守住了西北國際交通線這一抗戰「生命線」，因此被稱為抗戰時期「中國領空的生死防線」。 資料來源：《蘭州空戰》 記者：閆姣 來源：微信公眾號
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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