第一視點丨黃帝祠宇前的問答
2025-11-24 17:51 3,427次浏览汕頭8月5日電 題：一紙烽火僑批訴說潮汕僑胞家國情 記者 李怡青 「茲國難當頭，為爭取國家存亡保守領土而致大戰。在廣東，一方面糧食自然高貴，只求勿至恐慌，勿逢戰爭之地，則願足矣。當此時期，家中須著節儉……」5日，記者在著名僑鄉廣東汕頭舉辦的「烽火僑批家國情」僑批檔案專題展觀展活動看到，1938年馬來西亞潮汕華僑陳嘉成寄澄海雙親的批信中，表達了對家鄉境況的擔憂和對家中親人的牽掛。 「烽火僑批家國情」紀念中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年僑批檔案專題展觀展活動8月3日至9月30日在汕頭市舉行。 此次共展出僑批及相關資料圖片130多幅，其中精選的抗戰時期潮汕地區珍貴僑批檔案，通過圖文加實物形式，講述抗戰時期海外僑胞愛國愛鄉的拳拳赤子之心和海內外潮汕兒女並肩作戰、共御外辱、頑強不屈的英勇抗戰事跡。 "烽火僑批家國情"僑批檔案專題展觀展活動8月3日至9月30日在汕頭市舉行。圖為8月5日展出的部分僑批。 林大森 攝 「僑批」是華僑華人通過民間渠道及後來的金融郵政機構寄給家鄉眷屬的書信和匯款合稱，長期流行在海外華僑華人的僑居地與東南沿海僑鄉之間，流傳時間長達150多年。2013年「僑批檔案」入選聯合國教科文組織「世界記憶名錄」。 振盛興批局創始人曾仰梅之子曾益奮5日參觀展覽時告訴記者，振盛興批局由父親於1899年創辦。抗戰時期，振盛興批局千方百計通過水客經東興匯路把僑批轉入汕頭，以解僑眷燃眉之急。當年在潮汕地區，有著數百萬僑眷，依靠著家人通過僑批從海外寄回生活費。 他說，父親曾仰梅在泰國響應愛國僑領蟻光炎的號召，不僅自己捐資、發動親人參與，還把振盛興批局當成募捐點，發動僑胞為抗戰捐款捐物，並將籌集到的資金和物資送到前線支持抗戰。 「東興匯路」開拓者之一趙開鉗之子趙永興5日接受記者採訪時說，在抗日戰爭最艱難的時候，父母親冒著生命危險於1942年春開闢「東興匯路」，並交由母親伍如英管理。 他回憶，6歲的時候，全家為了躲避日軍追捕，在北部灣海域的漁船上飄了好幾個月，一次日軍飛機來轟炸，母親墜海，險些失蹤。但是父母親沒有放棄，依舊冒著生命危險一次次將僑批和抗戰物資運回家鄉。 汕頭市政協文史研究員、僑批收藏家馬學東表示，「東興匯路」是這次僑批展的重要組成部分，是抗戰最艱難的時候多方合作打造的一條抗戰特殊僑批運輸通道。「東興匯路」帶來的僑匯養活了潮汕以及福建南部幾百萬僑眷，同時它也是一條輸血線，運送了海外華僑的捐款和物資，有力地支援了前線的抗戰。我們要繼承僑批精神、傳播僑批精神。 參觀僑批展的少年趙苡然說：「一封封抗戰時期的僑批中有許多老故事，看到華僑們在祖國困難的時候堅持寄錢支援祖國，我很感動，要學習他們的愛國精神。」(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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