白宮：美俄元首會晤對川普而言是「傾聽之行」
2025-11-25 05:16 6,817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)
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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