奮起·洪流｜沈希約：「代替而來的將是光明」
2025-12-03 09:15 3,526次浏览(抗戰勝利80周年)日本「繼承和發展村山談話會」理事長：二戰歷史不容篡改 東京8月13日電 題：日本「繼承和發展村山談話會」理事長：二戰歷史不容篡改 記者 朱晨曦 「日本曾對華發動侵略戰爭，給中國人民造成了深重苦難。日本必須正視歷史、反省戰爭罪行。」日本「繼承和發展村山談話會」理事長藤田高景近日在東京接受記者專訪時表示，日本發動侵略戰爭的歷史鐵證如山，不能容許任何企圖篡改二戰歷史的行徑。 1995年8月15日，時任日本首相村山富市以戰後50年為契機發表「村山談話」，承認日本過去實行了錯誤的國策，走上戰爭道路，並表示要深刻反省侵略與殖民歷史、吸取歷史教訓。藤田高景認為，「村山談話」體現出的反省和懺悔精神，是日本與侵略戰爭受害國實現和解的奠基石。 今年是日本宣布無條件投降80周年。然而，近年來日本國內歷史修正主義思潮廣泛蔓延。「村山談話」發表以來，日本國內部分保守右翼勢力將其貶斥為「自虐史觀」。當下，部分日本政客不斷出現否認侵略與殖民歷史的言行。藤田高景指出，這些論調極其錯誤，日本的侵略給鄰國帶來巨大災難，唯有以謙遜的態度，不斷深刻反省日本的侵略與殖民歷史、是否已進行了贖罪、是否已經與過去的錯誤路線劃清了界限等，才能真正維護日本的聲譽。 藤田高景認為，「村山談話」是檢驗日本歷屆內閣歷史認識的「試金石」。「村山談話」有幸在中國、韓國等亞洲國家以及世界得到高度評價，是日本寶貴的政治資產。日本政府和政治家應當永久繼承和發展「村山談話」的精神，不斷與亞洲國家以及世界各國發展友好關係。 藤田高景說，「繼承和發展村山談話會」成立的初衷便是堅決維護「村山談話」立場，與歷史修正主義鬥爭。針對日本少數極右翼勢力企圖否定南京大屠殺等歷史事實，藤田高景說，政治的基礎建立在正確的歷史認識上，某些右翼政客否認歷史事實的做法令人感到羞恥，有良知的日本人絕不原諒這種捏造、篡改歷史的行徑。 藤田高景引用日本著名評論家加藤周一的話說：「歪曲歷史有百害而無一利，對日中關係的傷害最深，同時也將傷害日本人的自尊。日本人的自尊不在於對過去的錯誤進行掩蓋和粉飾，而在於有去正視並果敢批判的勇氣。」 當前，日本渲染地區緊張局勢，不斷增加防衛預算，在衝繩地區部署飛彈，危害地區安全。藤田高景強調，為了亞洲和平與穩定，深化日中和平友好關係是唯一的、正確的選擇。日本應當傾力構築和平，不能再走上戰爭的錯誤道路。「一些日本政客炒作根本不存在的所謂『臺灣有事』，藉此對中國採取敵對態度，強化日本軍事力量。這種行為無疑是開歷史倒車的愚行。」藤田高景說。 對於日本一些教科書中有關日本曾對中國、韓國以及東南亞國家發動侵略戰爭、進行殖民統治的內容非常不足，藤田高景感到十分擔憂。 他認為，決不能忘記日本軍國主義曾對中國犯下的種種侵略暴行。作為日本人，有責任把日本過去加害他國人民的歷史真相告訴下一代。 藤田高景表示，「繼承和發展村山談話會」一直主張並呼籲「以史為鑑才能面向未來」，日本應正視侵略歷史，清算戰爭責任，真誠地為發動侵略戰爭的罪行懺悔，信守「誓不再戰」的諾言，如此才能與鄰國長久和平相處。「未來我們將繼續與歷史修正主義進行鬥爭，我堅信勝利屬於正義的一方。」藤田高景說。(完)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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