颱風「楊柳」強度減弱 國鐵廣州局14日加開列車
2026-02-19 03:09 5,954次浏览浙江舟山8月8日電 題：在 「東極島」重溫裡斯本丸事件：中國漁民的英勇應被銘記 作者 張斌 劉子琳 章是一 浙江舟山普陀區東極鎮的青浜島海風獵獵，碧綠色的海水拍擊著岸邊嶙峋的礁石，濺起片片浪花。遠眺海面，83年前，當地漁民救護英軍戰俘的場景仿佛再現眼前。8月8日，取材自二戰時期這段真實歷史的電影《東極島》在中國國內上映。 8月5日，「裡斯本丸」號沉沒和營救海域附近，東極青浜島上已立起東極人民營救英俘遺址碑。 王剛 攝 1942年10月，日軍徵用「裡斯本丸」號押運英軍戰俘，途經舟山海域時被美軍擊中。日軍先是用木板、帆布將戰俘所在的船艙釘死，又在戰俘們跳海逃生時瘋狂掃射，欲嫁禍於美軍。 然而，東極漁民看見了漂浮在海面的人影，當日駕駛46艘木質小漁船，來回65次，在驚濤駭浪中救起384名戰俘。這導致日軍借刀殺人的計劃落空，200多名日軍登島搜查，威脅漁民交出戰俘。 即便如此，仍有三名英軍戰俘被漁民冒死藏在三面臨海、口小腹大的小孩洞中，躲過日軍搜索，後經漁民協助被秘密送往重慶的盟軍基地。 8月4日，參與「裡斯本丸」號營救事件的漁民後代、裡斯本丸營救事件紀念館館長梁銀娣介紹英國人民為感謝東極漁民而創作的畫作。 王剛 攝 近年來，「裡斯本丸」事件的史實逐漸為世人所知，舟山東極不僅建立裡斯本丸營救事件紀念館，當地民眾還以漁民畫的形式呈現當年營救事件。 「館裡收集了一些歷史照片、過去的生活物資、英國人民為感謝東極漁民而創作的畫作等等。」漁民後代、裡斯本丸營救事件紀念館館長梁銀娣介紹，這些年，館裡已收到11位英軍戰俘後代寄來的感謝信。 今年5月20日，18位英軍戰俘後代代表登上青浜島，向「東極漁民營救英俘紀念碑」敬獻花圈。 紀念碑以銅鑄造，鐫刻的兩隻大手緊緊相握，一如83年前勇敢的舟山東極漁民伸手拉住了落水遇險的英軍戰俘。「東極漁民冒著生命危險從怒海驚濤中勇救384名英軍戰俘，世界反法西斯戰爭中凝結的中英人民情誼永不褪色。」紀念碑上如是寫道。 5月20日，英軍戰俘後代代表向「東極漁民營救英俘紀念碑」敬獻花圈。 (舟山官方供圖) 「或許，這其中一隻手就是我父親的。」英軍戰俘倖存者後代丹尼斯·維尼(Denise Elizabeth Wynne)在現場聲音哽咽，「那些勇敢的漁民冒著生命危險出海營救戰俘，面對日本人的槍口毫不退縮。」 在丹尼斯·維尼眼中，這塊石碑不僅是歷史的見證，更是一種堅定的象徵，「它記錄了東極漁民的英勇，這件事應該被銘記」。 「這不僅僅是關於英國和中國的事情。這關乎人性、人類、愛與同情。」英國「裡斯本丸」紀念協會主席安東尼·瓊斯(Anthony Glyn Jones)曾表示，在最黑暗的時刻，人類的善意依然閃耀。 《東極島》導演管虎受訪時表示，中國人在世界反法西斯戰爭中發揮了重要作用，東極島的故事只是其中的一個側面。如今有人在篡改歷史，這比遺忘更可怕。電影的意義，就是起到警示作用。(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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