世界「慰安婦」紀念日：她們的記憶，歷史的傷痕
2026-01-30 18:18 3,587次浏览廣西憑祥8月12日電(宋邦穩)「674.75分，陸軍工程大學錄取通知書到了。」8月12日，南部戰區陸軍某邊防旅戰士劉宇星收到了軍校錄取通知書，與此同時，該邊防旅士兵參加考學、提幹和軍事職業教育考試的錄取通知書也陸續寄到。今年該旅共計54名士兵圓夢軍校，比去年40人增加了35%，人數創新高。 近年來，該旅黨委樹立「為強軍育人才」的工作導向，廣泛激勵官兵學習成才，先後投入300餘萬元為官兵升級改造圖書閱覽室28個，購置平板電腦、聽書機、朗讀亭等電子學習設備180餘臺，協調地方圖書資源25000餘冊，舉辦各類讀書學習活動10餘次。基層營連針對官兵個人基本情況，為官兵規劃成長路徑，制定學習計劃，並建立官兵學習成才檔案卡，實時跟進掌握官兵學習情況，助力官兵成長成才。 圖為士兵集中學習備考。牛利 攝 某邊防連戰士翁鵬，大學本科畢業後入伍來到連隊，夢想參加提幹考試成為一名軍官，然而他比較欠缺自制力，經常沉迷於網路遊戲，不能按計劃推進學習。連隊了解情況後，安排指導員、排長和班長對他進行「三幫一」輔導，督促翁鵬文化課程學習和軍事課目訓練，幫助他走出了網絡世界。當年年底，翁鵬憑藉出色表現被評為「四有」優秀義務兵。今年，翁鵬提幹考試成績在南部戰區陸軍排名第三，被海軍大連艦艇學院錄取，成功提幹。 「如果沒有單位的助力，我還會與夢想軍校再次失之交臂。」該邊防旅戰士李朋澤說。李朋澤入伍前因高考失利未能考上夢想軍校，入伍後，鉚著勁兒想要考學。今年備戰軍考，他因軍事訓練共同課目和文科相關課程不理想，幾度想要放棄備考。後來旅機關安排專人幫助備考戰士提升軍事訓練成績，協調駐地高中優秀教師和專業教育考試機構為備考戰士輔導授課。在單位助力下，李朋澤軍事訓練和文化成績逐漸提升，最終以642.3分的成績考上夢想軍校。 「出人才就是出戰鬥力！」該旅領導高立球說。今年以來，旅黨委在全旅大力營造「人人努力成才，人人皆可成才」的學習成才氛圍，先後組織裝甲、修理、運輸、通信、水電等專業集訓20餘輪次，100餘名官兵取得相應專業等級資格認證，300多名官兵通過自學考試提升學歷層次，600多人次進入旅隊人才「紅名單」，全旅持續掀起「靠學習成長成才」熱潮。(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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