（同心抗戰）香港抗戰歷史研究會會長：創建老戰士之家，引發香港民眾產生民族共鳴
2026-03-05 13:46 5,583次浏览上饒8月12日電 (熊錦陽)8月12日，一本特殊的榮譽證書送到了南昌交通學院大二學生鮑星光家中。至此，一段見義勇為的驚險故事才被「曝光」。 7月27日，在江西省上饒市廣豐區廿四廠水庫，62歲的村民林雪英在清洗簸箕時突發眩暈，身體失控栽入水中。這座水庫平均水深超15米，水下暗流湧動，落水者一旦沉入水中，生還希望十分渺茫。 「當時我腦中一片空白，接著一雙手就緊緊地拉住了我，一直把我往岸上拖。」談起當時的情景，林雪英心有餘悸，「上岸後我才看清楚救我的人的相貌，還是個孩子。水庫水非常深，一般人都不敢下去，他把我救上岸後，手也在不停發抖。」 林雪英(左一)將錦旗贈與鮑星光(左二)。 受訪者供圖 因施救及時，林雪英並無大礙。「當時我倆都溼透了，我趕忙回家去拿衣服和紅包想表達感謝，然而這位年輕人說什麼也不肯收，最後連名字都沒說，就悄然離去了。」 經過多方打聽，林雪英終於得知，救人者是廣豐區蔣塢村返鄉休假的大學生鮑星光。在當地政府的幫助下，林雪英終於見到了鮑星光，並將一面寫著「爭分奪秒救生命見義勇為傳大愛」的錦旗交到了鮑星光手中。 令人意外的是，鮑星光甚至沒有將救人之事告訴家人。「當時我正在附近釣魚，發現有人落水後我就立馬衝過去了。我覺得這是很正常的一件事，換作別人也會同樣下水施救的，沒有什麼值得誇讚的。」 鮑星光坦言，事後回想起來，自己也有些後怕，但是人救上來了，心裡更多的還是激動。「有一天我父親問我是不是救了個人，我才知道那位大媽一直在找我，我也很感動。我父母知道這件事後也很贊同我的做法。」 「學校這次授予鮑星光同學『南昌交通學院好人』榮譽證書，表彰他的英勇之舉。」南昌交通學院黨委委員、副校長趙啟發表示，之後學校將開展榜樣事跡宣講等活動，讓更多學生學習鮑星光的社會責任感和擔當精神。 「在日常生活中，如果我遇到需要幫助的人，我還是會在力所能及的範圍內幫助他們。」鮑星光笑著說。(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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