智利輸華植物產品檢疫證書無紙化改革在天津落地
2025-10-22 16:20 2,796次浏览北京8月13日電 (記者 張曉曦 楊程晨)國務院臺辦發言人朱鳳蓮13日在北京表示，近期眾多臺灣同胞在大陸各地觀看了電影《南京照相館》，這部電影取材於南京大屠殺期間日軍真實罪證影像，以歷史照片為依據，展現了普通中國人面對日軍暴行以底片為「武器」的堅定抗爭，是一堂生動的歷史課，警示我們銘記歷史、自強自立。 當日，國臺辦舉行例行新聞發布會。朱鳳蓮表示，今年是中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年，也是臺灣光復80周年。臺灣光復是抗戰勝利的重要成果，是包括臺灣同胞在內的全體中國人民前赴後繼、浴血奮戰鑄就的偉大勝利，值得兩岸同胞共同紀念。 朱鳳蓮說，希望廣大臺灣同胞與我們一道，銘記抗戰歷史，捍衛臺灣光復、回歸祖國的勝利成果，堅守民族大義，堅決反對「臺獨」分裂和外來幹涉，共促祖國統一，共同實現民族復興偉大夢想。 臺灣「國史館」舉辦抗日戰爭紀念活動，以「中日戰爭結束與終戰接收」取代「抗戰勝利」表述。陸委會稱，「中共對抗日戰爭毫無貢獻」。朱鳳蓮在回答記者相關提問時表示，抗戰勝利是包括臺灣同胞在內的全體中華兒女勠力同心、以弱勝強的雄渾史詩，顯示了中國人民和中華兒女堅不可摧的磅礴力量。在民族危亡關頭，中國共產黨高舉抗日民族統一戰線旗幟，堅持全面抗戰路線，制定正確戰略策略，開闢廣大敵後戰場，成為堅持抗戰的中流砥柱。 她指出，臺灣有關方面以所謂「中日戰爭結束與終戰接收」取代「抗戰勝利」，刻意淡化日本軍國主義侵略的殘暴，抹煞抗戰的正義性，無視抗戰勝利偉大成果，歪曲事實、篡改歷史、顛倒黑白，既是對歷史的無知，更是對全民族奮鬥犧牲的褻瀆。他們所謂的紀念活動是諂媚侵略者、篡改歷史事實的拙劣表演。希望廣大臺灣同胞擦亮眼睛、明辨是非，同我們一道銘記抗戰歷史，堅守民族大義，堅定捍衛臺灣光復、回歸祖國的勝利成果，堅決反對「臺獨」分裂和外來幹涉，守護中華民族共同家園，為祖國統一、民族復興的美好未來共同奮鬥。 8月6日，日本廣島市舉行遭原子彈轟炸80周年紀念儀式，首次邀請臺「駐日代表」出席。對此，朱鳳蓮表示，我們堅決反對我建交國同中國臺灣地區開展任何形式的官方往來。敦促日方充分認識臺灣問題的高度敏感性，汲取歷史教訓，恪守一個中國原則和中日四個政治文件精神以及在臺灣問題上所作承諾，慎重處理臺灣問題。民進黨當局企圖借各種名目製造所謂「國際存在」的鬧劇、假象，只會徒增笑柄。(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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