中國對歐盟兩家金融機構採取反制措施
2025-11-06 10:07 7,342次浏览「這是一個嚴峻的時代，也是偉大轉變的前夜。我們面臨著這時代，已即將目睹由於我們努力所獲得的勝利果實。過去抱的偉大理想，即將一步步的實現，這許多將鼓舞著我們前進，並鼓舞著我們去克服當前的許多困難。對的！困難的確還極多，若不緊張著我們所有的力量，則勝利是不會來的！但它僅是黎明前的黑暗，一切都將過去，代替而來的將是光明。」1944年1月31日，農曆正月初七，一封家書從蘇北抗日根據地寄出，輾轉抵達上海。寫信人，沈希約。1944年1月沈希約（右一）照片。採訪對象供圖「我已許身於黨了」1923年9月，沈希約出生於印度尼西亞爪哇島（當時為荷屬東印度），1931年他跟隨父母沈厥成、趙慎一回到祖國生活不久，日本在東北製造了震驚中外的「九一八」事變，揭開了日本全面侵華的序幕。當時的沈希約還是個孩子，看到祖國遭受侵略，山河破碎、百姓困苦，使他內心極受震動。1937年「八一三」淞滬會戰爆發後，沈希約在上海的學業被迫中斷，隨父母到外地避難，此時國人抗日情緒空前高漲。恢復學業後，沈希約於初三時參加中國共產黨領導成立的學生抗日團體「上海市學生協會」（簡稱「上海學協」）。沈希約後來回憶，「當時我看了《西行漫記》《續西行漫記》，因此十分崇敬黨領導下的英雄鬥爭歷史。」「到了最緊張的時候，燕兒（沈希約乳名）對母親說：『我已許身於黨了。』慎一當時心裡雖一愣，但隨即平靜下來，覺得他走的道路是對的。從此以後，即想盡辦法為他作掩護。」有關長子沈希約緣何投身革命，父親沈厥成手稿裡有這樣一段回憶，志願「許身於黨」時沈希約年僅17歲。沈厥成和趙慎一作為父母，雖然十分擔心孩子的安危，但也認同他所走的道路，盡力為他掩護，並提供一定的經濟支持。1941年10月，沈希約經人介紹加入中國共產黨。1944年1月31日，沈希約化名趙海洲在蘇北抗日根據地寫給父母的家書。採訪對象供圖 「我們心地充滿了快樂，像漲滿了風的帆」1942年，沈家忽然接到一封離奇的「勸降信」。這封信由上海寄到湖南某地郵局，因無法投遞而退回到發信地點，而這「發信地址」竟然就是沈家，信件內容則是宣傳汪精衛所謂「和平救國」的反革命論調。當時，沈希約已是黨員，黨組織意識到沈希約有暴露的風險，於是決定讓他立即離開上海，前往江南抗日根據地，一方面避免損失，一方面轉移敵人的注意力。出走之前，沈希約向母親坦白情況。趙慎一覺得他留在上海有危險，唯有速走一法，因此親自送他起程，沿路母親一言未發，只是默默難受。臨別時，沈希約對母親說：「這次同走的有好幾人，但只有我和媽媽說明的，其他因為都得不到家長的同意，所以都是逃走的。」母子間的信任和摯愛無聲流淌。兩年後，趙慎一因難產離世，那場含淚的送別，終成母子永訣。沈希約離開上海後，先是到江蘇茅山財經處，後調動到江寧縣，先後擔任赤山區財經股股長，青龍區副區長、代理區長，秦淮區副區長兼區委書記等。這段時間，他改名沈誼，在戰地克服困難、艱苦工作，提升社會經驗和鬥爭能力，革命生活充實且愉快。1944年1月31日，沈希約化名「趙海洲」，給家人寫了一封信，信中他對自己參與的事業滿懷熱情，對光明的未來充滿嚮往。他也知道自己隨時會面臨危險，而他無所畏懼，做好了犧牲的準備：「不幸的事是不常來的。尤其這裡環境是很安全，意外的事是不會有的；但是萬一光臨到你親愛的兒子的頭上時，那麼，爸！媽！你們不要痛心！時代本來是無情的，我希望你們能瞭解我，並且同情我，讚許我的行為！我是為了我們的後輩、我們的子孫，和以後的人類，去奪取幸福和光明！」一個滿懷熱情的愛國青年，帶著自己堅定的信仰，在革命的熔爐中錘鍊，正在迅速地成長起來。
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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