「硬核」數據描繪「十四五」以來我國營商環境成績單 質量水平提升明顯
2026-01-31 21:04 7,289次浏览電影《731》正式定檔9月18日全國上映，並於8月4日發布「血證」版海報，直面侵華日軍第七三一部隊的戰爭罪行，旨在喚醒民族記憶，警示未來。據悉，影片講述了1945年抗戰勝利前夕，侵華日軍第七三一部隊在哈爾濱平房區以「給水防疫」之名開展細菌戰研究，屠戮百姓進行人體實驗的故事，再現了侵華日軍第七三一部隊的反人類暴行。通過小販王永章等無辜平民被誘捕、囚禁，淪為慘無人道活體實驗品的悲慘遭遇，展現了在戰爭洪流下小人物的苦難、覺醒與不屈抗爭精神，以震撼人心的藝術力量，為歷史發聲，為真相立證。 《731》2025年是中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利八十周年，電影《731》的上映承載著特殊意義。影片旨在通過震撼人心的藝術表達，將那段沉重的民族記憶與歷史證言搬上銀幕，深刻揭示日本軍國主義反人類的滔天罪行，警醒世人以史為鑑。此番發布的「血證」版海報，採用紅白主色調，畫面中心身著防護服的侵華日軍第七三一部隊隊員與被囚禁者冰冷對峙，形成強烈的壓迫感。被囚禁者身體騰起的熊熊烈焰，象徵著其生命被殘酷榨取、燃燒殆盡。火焰中映現出焚屍爐的濃煙、野外活體實驗的慘狀、萬人坑中遺骸的輪廓…… 《731》「血證」版海報電影《731》從劇本創作到落地拍攝歷時十年，電影創作團隊走訪國內外搜集真實史料，查閱資料超百萬字，在創作過程中力求「每一處細節均有史可依」。導演趙林山曾表示，「我們不僅要呈現暴行的表象，更要通過影像喚醒國際社會對戰爭倫理的深刻反思。」製作層面，《731》團隊以近乎苛刻的態度追求真實。大到四方樓場地的全景搭建、建造「特別移送」的火車車廂；小到人物妝造細節、衣服縫線位置都反覆琢磨。主演姜武坦言，拍攝期間多次因直面「歷史現場」而情緒失控，「每一場戲都是對心靈的拷問，但我們有責任讓觀眾看到真相。」 電影《731》採用多線敘事結構，既刻畫侵華日軍內部的權力傾軋與人性扭曲，也聚焦被實驗者的隱秘抗爭。趙林山介紹，「《731》不是一部販賣苦難的電影，而是一面照見人性之惡的鏡子。我們試圖通過藝術化的表達，讓觀眾看到戰爭如何異化人性，而絕望之下又如何迸發微光。」 銘記歷史，正是為了珍視當下、捍衛和平。片方表示，《731》以無可辯駁的史實和藝術真實，正本清源，有力回擊任何歪曲、否定侵略歷史的錯誤言行，確保歷史的真實性和嚴肅性在代際傳承中永不褪色，讓歷史的警鐘長鳴不息。影片所展現的深重苦難與戰爭的殘酷本質，最終指向的是對和平的深切呼喚與堅定守護，旨在喚起全人類反對戰爭、維護和平的共識與力量，共同守護照亮未來的和平之光。電影《731》由長影集團有限責任公司、保利影業投資有限公司、北京環鷹時代文化傳媒有限公司、合作愉快（北京）影視科技有限公司出品，千歲影視文化（北京）有限公司、哈爾濱演藝影視集團有限公司、合作愉快（北京）影視文化工作室、青島東方影都影視產業管理有限公司、北京高興文化傳媒有限公司、眾鑫魔力無錫影視有限公司、上海宸珩文化傳媒有限公司、凱鷹影業（舟山）有限公司、北京團圓影業有限公司聯合發行。
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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