內地與港澳15家高校和科研機構發起成立生命科學開放聯盟
2026-02-01 05:47 6,712次浏览今天是日本宣布無條件投降80周年，黑龍江哈爾濱侵華日軍第七三一部隊罪證陳列館公布一批侵華日軍細菌戰新罪證史料，涉及到日本侵華期間多個參與人體實驗與細菌戰機構的《身上申告書》、《留守名簿》、相冊、明信片、影像等。 更翔實的「個人犯罪記錄」 原侵華日軍第七三一部隊孫吳支隊支隊長 西俊英：我從第一部的吉村技師那裡聽說，在極寒時期，大約零下20攝氏度的時候，會將監獄裡的犯人趕出戶外，在那裡架上大的風扇，吹起風把犯人的手凍上，人為製造凍傷，從而進行研究，如果成功製造出凍傷的話，用小棍子敲打手指，直到手指變得像木板一樣硬的時候，吉村曾這麼說過。 這段錄音裡的陳述者叫西俊英，是原侵華日軍第七三一部隊孫吳支隊支隊長，口述的內容是他在1949年12月的伯力審判中，對七三一部隊進行人體凍傷實驗罪行的陳述。 侵華日軍第七三一部隊又稱關東軍防疫給水部，是一支臭名昭著的細菌戰部隊，總人數超3000人，在二戰期間以研究防治疾病和飲水淨化為名，實則進行人體實驗、細菌武器研製和實施細菌戰等反人類罪行。本次公布的侵華日軍第七三一部隊《身上申告書》，是記錄七三一部隊隊員以個人身份返回日本復員所需填寫的制式文件，該檔案文件是研究人員於2022年5月在日本國立公文書館發現。研究人員介紹，《身上申告書》中登記了侵華日軍第七三一部隊哈爾濱本部、林口支部、孫吳支部、海拉爾支部、牡丹江支部、大連支部共759人的個人信息，其中男性755人，女性4人，登記了其個人信息、從軍履歷信息以及復員信息等內容。 根據《身上申告書》中登記信息，1945年8月15日日本宣布無條件投降後，七三一部隊中有135人被蘇聯紅軍抓捕羈押至伯力地區(今俄羅斯哈巴羅夫斯克)並實行集中審訊調查，西俊英的名字赫然在列。 哈爾濱市侵華日軍細菌與毒氣戰史研究會副秘書長金士成介紹，在伯力審判中，西俊英被判處18年有期徒刑，據七三一部隊《身上申告書》中記錄，共有43人在伯力受到審判，刑期從3—25年不等，這是此類信息首次被發現。 哈爾濱市侵華日軍細菌與毒氣戰史研究會副秘書長 金士成：以往我們知道1949年的12月25日到30日，伯力的公開審判中有12名日本細菌戰犯進行審判，其中有6名七三一部隊成員，但是在《身上申告書》中記載了是有43名成員也都在伯力地區進行了審判，時間是從1948年一直延續到1951年，所以說伯力審判不只是一次公開性的為期5天的審判，是一個系統性的長周期的一個持續性的審判。 哈爾濱市社會科學院七三一問題國際研究中心主任 宮文婧：我想這次《身上申告書》的公布與俄羅斯新解密伯力審判檔案的相互印證，將極大地推進這項研究。《身上申告書》上面記錄了很多個人的信息，以往我們對於七三一部隊這段歷史的研究，更多的是從宏大視野角度來看，那這個具體的史料事實的揭露和發現，提供了一個微觀史學的視角，我們有機會從個體的視野，來看一個個人被捲入戰爭體制之下，他的人生的命運發生了一個怎樣的變化。 金士成表示，七三一部隊《身上申告書》是目前記載七三一部隊成員的家庭構成、參戰調轉及戰後活動等信息最為翔實的檔案之一，是一項全新且珍貴的一手史料，是全方位認知七三一部隊「個人犯罪記錄」的關鍵證據。進一步梳理七三一部隊身份構成、人員來源及部隊規模等基本史實問題，對於全面揭露日本細菌戰的罪行、危害與影響，以及追究其戰爭責任，具有極其重要的現實意義。 隱秘而龐大的細菌戰體系 除了對《身上申告書》中七三一部隊成員戰後活動信息進行分析外，研究人員對其在侵華戰爭期間的人員調轉軌跡進行了梳理，並發現檔案中大部分七三一部隊成員，是通過常規部隊名義徵召，再經過內部調轉流程，以隱秘的方式進入七三一部隊各支部的。同時，研究人員在新公開的明信片中，還發現了七三一部隊保密流程的痕跡。 哈爾濱市侵華日軍細菌與毒氣戰史研究會副秘書長 金士成：這個人就是濱田清勝，你看這上面寫的前屬部隊是什麼呢，步兵第三聯隊滿洲第九七部隊，《身上申告書》中記載了大量這樣(情況)，他們在進入七三一部隊之前，是以滿洲第九七部隊，滿洲第二〇一部隊，滿洲第一七七部隊的身份進入軍隊中，然後到哈爾濱(七三一部隊)本部進行培訓之後，再轉入支隊這樣一個情況，當時七三一部隊在衛生兵這個群體，它是以常規部隊的名義進行召集的，也說明了七三一部隊的保密性。 侵華日軍第七三一部隊罪證陳列館研究人員 譚天 ：這個明信片就是七三一部隊隊員郵給自己朋友的明信片，當時這樣的明信片，就是郵給住在日本國內的，或者是住在偽滿洲國的他的朋友的明信片，信的內容都是一般的話，都是給親屬的問候，問問近況，明信片的正面有這樣的字樣「檢閱濟」，就是已經檢查過了，那麼這個章明確寫著滿洲第七三一部隊永山隊，你看這個章裡頭有伊藤，也就是伊藤可能是部隊永山隊裡專門負責檢閱的，所以這麼看他雖然允許隊員通信，但是他很注意保密。 在本次公布的最新史料中，還包括另外兩支侵華日軍細菌戰部隊的《留守名簿》，分別是一六四四部隊和八六〇四部隊，這兩份檔案資料將會在近期公開展出。據介紹，1936年，日本關東軍在中國東北地區建立七三一部隊與一〇〇部隊兩支細菌戰部隊。此後九年間，在七三一部隊的直接參與和指導下，日軍建立了一系列以防疫給水為名的細菌戰部隊，主要有位於北京的一八五五部隊、位於南京的一六四四部隊、位於廣州的八六〇四部隊，以及位於新加坡的九四二〇部隊。 目前，二戰期間日本在海外設立的以上6支細菌戰部隊的《留守名簿》，已全部被侵華日軍第七三一部隊罪證陳列館收藏。 黑龍江省社會科學院研究員 高曉燕：我們就可以更加印證了，在東北的七三一部隊和關內的其他的細菌戰部隊的關係。東北因為很早就淪陷了，成為殖民地，能夠得到更多的「馬路大」，能夠進行更多的人體實驗，包括各種細菌實驗。把這些細菌實驗的所謂經驗拿到關內的其他部隊來擴大細菌戰的戰爭。 哈爾濱市社會科學院七三一問題國際研究中心主任 宮文婧：《留守名簿》可以說是解開日本細菌戰問題研究的一把金鑰匙，非常非常的重要，它是最核心，最關鍵以及最有史料價值的一個核心史料。通過《一六四四部隊留守名簿》以及《八六〇四部隊留守名簿》等相關史料浮出水面，使我們對日本細菌戰部隊整個體系的認知就向前推進了一步，日本細菌戰部隊它是一個成體系的國家犯罪。 「軍醫協同」背後的「國家犯罪」 在侵華日軍開展的細菌戰中，除了第七三一部隊這種直接進行活體實驗、研製生產細菌武器的機構外，提供各類服務和支持的協同機構同樣是這場滔天罪行的直接參與者。本次新公布的《日本陸軍軍醫學校第23期學生學習紀念相冊》(1943年)中，研究人員發現了進一步印證「軍醫協同犯罪」的罪證。 哈爾濱市侵華日軍細菌與毒氣戰史研究會副秘書長 金士成：這本相冊中目前我們通過比對和查閱，確定一個人是進入過七三一部隊，就是第六分隊這個人，叫細矢博。這個人是進入了七三一部隊的一六二支隊任副支隊長，他也是軍醫少佐。在他的組織下，一六二支隊進行了大量的細菌武器的研製和實施過細菌攻擊。 《日本陸軍軍醫學校第23期學生學習紀念相冊》(1943年)中有照片281張，記載了329名醫學生信息，包括「X光」演習、「防疫給水教育運用演習」、病理解剖及防疫實習以及大量軍事訓練的照片。研究人員介紹，侵華日軍第七三一部隊的前身就是日本陸軍軍醫學校防疫研究室，日本陸軍軍醫學校為七三一部隊培養和輸送大量人員，因此也可以說是七三一部隊的「母體」。 除了日本本土醫學院校，侵華日軍在中國設立的部分醫療機構同樣與七三一部隊存在千絲萬縷的聯繫。在本次公布的七三一部隊原少年兵須永鬼久太的口述證言中，也提到了這支部隊與當時日軍哈爾濱第一陸軍病院的聯繫。 原侵華日軍第七三一部隊少年兵 須永鬼久太：作為陸軍醫院的第七部隊(日軍哈爾濱第一陸軍病院)，那在哈爾濱也算是一個大醫院了，我們部隊也曾派過一兩個人到第七部隊做研究，是成績優秀的少年隊員。 研究人員介紹，日軍哈爾濱第一陸軍病院是七三一部隊醫學犯罪的延伸機構，是侵華日軍細菌戰重要參與者與關聯者。新公布的日軍哈爾濱第一陸軍病院《身上申告書》中，有一名技術人員的檔案顯示其還曾供職於化學戰部隊。 哈爾濱市侵華日軍細菌與毒氣戰史研究會副秘書長 金士成：這個人叫岡田武夫，是日軍哈爾濱第一陸軍病院的技術僱員，從這上面看，他的前屬部隊寫的是關東軍化學部，就是我們常說的滿洲第五一六部隊，當時是一支化學戰部隊。通過這個信息我們就可以知道日軍哈爾濱第一陸軍病院同滿洲第五一六部隊有這樣的人員往來和互動。這對我們深化認知日本生化部隊之間的關係和日本生化戰的體系，拓展了我們的學術認知。 黑龍江省社會科學院研究員 高曉燕：除了七三一大本營以外，其他的各個學校，包括一些醫院都有細菌實驗。這個應該是日本政府細菌戰的一個大的策略。 哈爾濱市社會科學院七三一問題國際研究中心主任 宮文婧：它們表面上看來沒有實質上的隸屬關係，普通人是看不到它們究竟背後是由誰領導的。但實際上通過研究我們都可以發現，它是日本軍國主義實施細菌戰的一個具體的爪牙，構成了一個有組織、成系統的集團犯罪，是日本國家犯罪的一個具體體現。 (央視新聞客戶端)
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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