香港舉辦大型巡迴展覽紀念抗戰勝利80周年
2026-01-26 09:18 1,697次浏览吉林8月13日電 題：冰火絕境中鑄就豐碑：探秘零下40℃的抗聯密營 記者 蒼雁 石洪宇 初秋時節，吉林樺甸紅石林區龍崗山脈深處，蒿子湖密營遺址訪客絡繹不絕。作為東北抗日聯軍第一路軍規模最大、保存最完整的密營，這處三面環山、一面臨溪的隱秘基地，無聲訴說著那段經過冰與火淬鍊過的傳奇故事。 「這是抗聯時期的典型生存樣本。」東北抗聯蒿子湖密營紀念館館長吳豔濱，為訪客揭開了戰士們在零下40℃絕境中生存和戰鬥的故事。 蒿子湖密營內還原的抗聯戰士休息場景。 蒼雁 攝 1936年，侵華日軍對東北抗聯發動大規模「討伐」，實施「蓖梳山林」「鐵壁合圍」戰術，通過拉網式搜山企圖剿滅抗聯力量。抗聯部隊被迫退入長白山深處，轉入深山遊擊作戰。1938年，楊靖宇率東北抗聯第一路軍於樺甸紅石林區建立蒿子湖密營。密營群佔地255公頃，地形錯綜複雜(當地稱「迷魂陣」)，由大小30餘處遺址組成。密營群沿山澗分布，司令部、被服廠、槍械所、哨所構成深山中的「戰鬥生命線」。 樺甸為蒿子湖密營所立石碑。 蒼雁 攝 吳豔濱撥開雜草，指向一處半地下木構遺蹟：「這就是地窨子。面對日軍的『鐵壁合圍』，楊靖宇將軍帶領戰士構築了秘密生存網。」 地窨子是抗聯的「地下生存空間」，深挖地下1至2米，覆雜草偽裝，冬暖夏涼且隱蔽。隱秘而完備的生存體系、因地制宜的建造智慧，展現了抗聯將士在極端環境下的堅韌。其遺址不僅是軍事設施的實物見證，更是東北抗聯「艱苦卓絕、孤懸敵後」歷史的濃縮象徵。 寒冬時節，戰士們將煙囪深埋地下，數十根排管從溝底延伸至崗頂散煙，日偽偵察機只能看到升騰的霧氣。為避免午間炊煙暴露，楊靖宇甚至巧妙利用了245年樹齡、根部粗達近兩米的中空白松樹幹藏煙。 實景還原抗聯戰士如何利用樹木排煙。 蒼雁 攝 走進復原的地窨子，潮溼的泥土氣息撲面而來。吳豔濱指著牆根半尺高的土埂：「這是『火牆』——底部中間墊高，兩側留通風口，中間挖淺溝。生火時，熱量沿牆輻射，整面牆都成了暖源。」頂部鋪著土層，既防漏又禦寒。牆角半米直徑的火塘，石塊壘砌，白天煮野菜粥，夜晚驅寒，煙道精心設計，確保位置不洩。 「戰士們的鋪蓋，最厚不過兩層破棉襖，身下墊乾草獸皮，卻能讓『室內』在零下40℃的寒夜奇蹟般地保持在零上5℃的體感。」吳豔濱說。 然而，1939年的「大煙炮」(暴風雪)考驗著極限。《楊靖宇將軍傳》記載，樺甸地區連續降雪，積雪沒胸，氣溫驟降至零下45℃。地窨子火塘晝夜不熄，戰士們輪班守夜添柴。手凍僵握不住柴刀，就用布條纏緊；腳生凍瘡，便敷上曬乾的辣椒秧煮水。 營地的地窨子狹窄潮溼，半人高的木坑覆著樹枝雜草。戰士們懷抱步槍蜷坐而眠，棉絮撕條裹腳，單衣硬抗嚴寒。他們還發明了「向陽行軍」法，專走朝陽山坡，用融雪掩蓋足跡。若遇日軍獵犬追蹤，便毅然赤腳踏過刺骨冰河，以激流衝刷掉所有痕跡與氣味。 一棵百年松樹上，楊靖宇刻下的作戰標記依稀可辨。零下40℃的酷寒雖已遠去，但蒿子湖密營裡淬鍊的生存智慧與不屈抗爭，早已融入白山黑水的血脈。「火烤胸前暖，風吹背後寒」，盪氣迴腸的密營歌謠，是冰火絕境中鑄就的永恆精神豐碑。(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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