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2025-12-02 03:14 1,935次浏览

  北京8月7日電 (記者 張楊彬)「張燈結彩喜洋洋,勝利歌兒大家唱,唱遍城市和村莊,臺灣光復不能忘。不能忘,常思量。」7日在北京舉行的一場研討會上,兩岸多名學者唱起《臺灣光復紀念歌》。學者指出,臺灣光復的意義不僅在於脫離殖民統治,更代表著兩岸割捨不斷的深刻連結。   第十屆京臺學者共研會當天在北京舉辦,100餘名專家學者和有關人士參加,圍繞「臺灣光復與兩岸關係」主題及秉持正確史觀、共同銘記歷史、臺胞抗戰史等議題交流研討。   「歌詞中所唱的『張燈結彩喜洋洋』,是臺灣光復時,民眾歡欣鼓舞的場景,慶祝臺灣擺脫日本的殖民統治、回歸中國。」臺灣東海大學教授潘兆民在接受記者採訪時說,臺灣光復作為兩岸同胞的共同歷史記憶,永遠無法磨滅。   臺灣歷史學者、統一聯盟黨榮譽主席戚嘉林指出,80年前,日本戰敗投降,臺灣光復,民眾爭相慶祝,這源於正確的民族認同和不可分割的民族感情。臺胞堅持抗日50年,湧現的英勇事跡數不勝數。   北京大學臺灣研究院院長李義虎表示,毋庸置疑,臺灣光復是中國人民抗日戰爭勝利的重要成果,也是中國近代史的重要組成部分。日本殖民統治期間,臺灣人民進行堅決的反抗,付出巨大的犧牲。除武裝抗日外,臺灣人民也積極傳承中華文化,以對抗日本的文化侵略。   多位學者指出,臺灣光復的歷史正遭遇被篡改的危險。賴清德當局不斷在教育領域歪曲歷史,淡化兩岸連結,試圖將臺灣人民抗戰與臺灣光復的歷史從年輕一代的記憶中抹去,以混淆歷史事實的方式泯滅民眾的民族認同。   臺灣國際戰略學會理事長王昆義指出,在二戰的歷史敘事上企圖以所謂「終戰」代替「勝利」,會使臺灣年輕人更加難以辨識關於兩岸的歷史記憶。   「今年5月,我們在臺中舉辦了臺灣光復80周年研討會,學生們非常踴躍參與,他們從歷史角度了解和感受到兩岸的連結,類似的活動應該一直辦下去。」潘兆民說。   據悉,本屆共研會由民革北京市委會、北京聯合大學、北京海峽兩岸民間交流促進會聯合主辦,中國人民抗日戰爭紀念館協辦。(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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