中外媒體記者在遼寧探尋抗戰遺蹟
2025-11-04 22:22 3,328次浏览抗日戰爭期間有一名年輕的印度醫生心懷理想踏上戰火紛飛的中國大地與中國人民並肩戰鬥把壯麗年華乃至生命都獻給了中華民族的解放事業走近被譽為「白求恩式的好大夫」中印友誼的象徵——印度醫生柯棣華我知道這次去中國面臨失去生命和工作的風險，但與能夠醫治抗日受傷士兵相比，這些都不算什麼。 ——柯棣華這是印度醫生柯棣華在參加援華醫療隊面試後寫給家人信中的一句話。柯棣華，原名德瓦卡納特·桑塔拉姆·柯棣尼斯，1910年出生於印度馬哈拉施特拉邦的紹拉普爾。1936年，他從印度知名的醫學院——格蘭特醫學院畢業。抗日戰爭爆發後，印度國大黨決定派一支小型醫療隊到中國。1938年，28歲的柯棣尼斯毅然決定加入醫療隊，並於同年9月隨隊抵達中國。為了表達援華抗戰的決心，醫療隊的5名隊員特意起了帶「華」字的名字：巴蘇華、卓克華、愛德華、木克華，而柯棣尼斯則成為柯棣華。來到中國後，柯棣華目睹了日軍的殘酷暴行，這讓他感到非常悲憤。1939年2月，柯棣華抵達延安，隨後在八路軍軍醫院工作，他把每天的工作都安排得很滿，高明的醫術也很快得到了大家的信任和尊重。同年秋，柯棣華一行人提出追隨白求恩的足跡去前線。經過一個多月的跋涉並經歷了突破封鎖線的戰鬥，他們到達了晉東南太行山區的八路軍前方總部。1940年6月，柯棣華來到晉察冀軍區司令部駐地唐縣和家莊。沒過多久，百團大戰第二階段戰役打響。柯棣華主動申請上前線，並將救護所設在離前線最近的地方。河北唐縣白求恩柯棣華紀念館前館長陳玉恩介紹，柯棣華當時率領醫療隊，到了南線第四軍分區參加戰地救護。在前線的13天裡，柯棣華救治傷員800多名，為其中的585人做了手術。柯棣華當時患上了絛蟲病，他是帶病堅持到前線去救治傷員。據親歷者回憶，當時，一批批傷員不斷從前線上被運下來，柯棣華曾經三天三夜都沒有合眼。他的國際主義精神深深打動了晉察冀軍區白求恩學校的護理教員郭慶蘭。1941年11月，二人喜結連理。郭慶蘭生前接受採訪時曾說，感覺柯棣華人挺好，來到我們國家，這麼艱苦。「我特別感動的是，一個白求恩，一個柯棣華，他們特別能在艱苦的環境裡面，振奮人的精神。」除了在戰火紛飛的前線搶救傷員外，柯棣華還從1941年起擔任白求恩國際和平醫院首任院長。在從事醫療和教學工作的過程中，他逐漸意識到，戰爭日趨激烈，必須儘快為前線輸送更多的醫護人員，首要任務就是編寫醫學教材，但這對於一個外國人來說並不簡單。每天早上，柯棣華都要拿出至少一到兩個小時來練習寫漢字。在柯棣華紀念館，還留存著一些柯棣華當年的手稿，中文後標註著印地語和英文，幫助他來理解記憶。柯棣華的三妹馬諾拉瑪生前接受採訪時曾說，由於他膚色較黑，所以也被稱為「黑媽媽」。被稱做「媽媽」，是因為他像媽媽一樣照顧他人。當時由於戰亂，食物短缺，但八路軍給柯棣華等外國醫生提供了較好的食物。柯棣華總說先不要給我，先看看病人是否有吃的。根據原計劃，印度援華醫療隊的援助時間只有半年到一年。但當去留問題擺在柯棣華面前時，他堅定地選擇繼續留在中國。1942年7月，這位印度醫生站在黨旗下莊嚴宣誓，加入中國共產黨。1942年夏，柯棣華的癲癇病發作。由於抗日根據地醫療條件太差，聶榮臻曾勸他去延安或回國治病，他卻不顧危險留下工作。河北唐縣白求恩柯棣華紀念館前館長陳玉恩介紹，在柯棣華臨終的前一天，還為當地村民郝慶順做了急性闌尾炎切除手術，挽救了他的生命。1942年12月9日，因癲癇病反覆發作，柯棣華在河北唐縣逝世，年僅32歲。「抗戰必勝」，這是1941年1月28日柯棣華給白求恩學校畢業學員的題字。「抗戰必勝」，柯棣華的信念後來終於實現，而他的青春，卻永遠定格在了32歲。柯棣華逝世後，毛澤東在輓詞中寫道：「全軍失一臂助，民族失一友人。柯棣華大夫的國際主義精神，是我們永遠不應該忘記的。」
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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