民革中央副主席：在抗日民族統一戰線旗幟下 很多國民黨愛國將領和官兵也主動請纓殺敵
2026-01-13 15:40 3,514次浏览溫州8月7日電(周健 熊文杰 楊程)一塊塊獎牌、一個個獎盃、一面面錦旗等依次排開，新兵們一邊觀摩，一邊聆聽老兵們的介紹……它們宛若「無聲戰鼓」，見證著一段段光輝的奮鬥歷程。 這是發生在武警浙江省總隊溫州支隊蒼南中隊(以下簡稱「武警蒼南中隊」)的一幕。連日來，該中隊舉行「衛士樹下話忠誠·榮譽牆前鑄擔當」「強軍故事會·榮譽大家談」等活動，旨在引發官兵情緒共振和情感共鳴，激勵他們在強軍徵程上奮勇前行。 武警蒼南中隊是「老牌」的先進中隊、多年的「四鐵」單位——從1995年至今，已連續30年被表彰為「基層建設先進中隊」，先後9次被武警浙江省總隊表彰為「基層建設標兵中隊」，榮立集體二等功5次、集體三等功8次，斬獲各項榮譽100餘次，2004年還被蒼南縣人民政府授稱為「蒼南衛士」。 2025年8月，浙江溫州蒼南，武警官兵向新兵介紹獎盃背後的故事。 熊文杰 攝 「2019年我剛下連時，被授予『蒼南衛士544號』。彼時，我與當時的老兵們共同奔赴颱風『利奇馬』搶險救援一線，經過數天的奮戰，圓滿完成救援任務，取得了這張證書，至今記憶猶新。」新兵班長龐深威表示，單位曬的不僅是榮譽，更是沉甸甸的責任擔當。 武警蒼南中隊指導員楊程則指著一張陳舊的報紙向新兵分享「飛車流血擒逃犯」的故事。「1996年6月11日下午，在一次押解特大流氓團夥主犯過程中，犯人借上廁所返回之機，掙脫牽制，跳車逃跑。時任班長王劉明毫不猶豫地從飛馳的列車上縱身躍下，在身負重傷、鮮血直流的情況下，仍以驚人毅力，咬緊牙關一路追趕，將強行跳車的犯人擒獲。」 據了解，近年來，武警蒼南中隊每逢新兵下連，讓他們先參觀承載中隊爭先創優回憶的榮譽室，先回顧傳承艱苦奮鬥精神的「艱苦奮鬥箱」，先銘記「蒼南衛士」編號，先學習紮根蒼南、矢志奉獻的衛士宣言。 談起曬榮譽的意義，武警蒼南中隊執勤三大隊教導員王亦威說道，「要讓榮譽成為『保鮮劑』，時刻提醒官兵精神飽滿、鬥志昂揚；要讓榮譽成為『清醒劑』，時刻提醒官兵拼搏進取、再創佳績；要讓榮譽成為『興奮劑』，時刻提醒官兵『見紅旗就扛、見第一就掙』。」(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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