海口「三港」將於16日19時至17日5時停運
2026-03-02 04:15 9,925次浏览「小山整把濟南圍了個圈兒，只有北邊缺著點口兒。」老舍筆下的老城濟南，坐臥於重疊的群山間，宛若被放在搖籃裡。在「籃邊」連綿的山脈中，有一座山格外特殊，它透著一股英雄氣。 航拍濟南英雄山。濟南革命烈士陵園供圖 這座山距離濟南老城南門約四華裡，曾得名「四裡山」，如今，人們更習慣稱它為「英雄山」。這一轉變要從新中國成立後毛澤東主席首次視察濟南說起。 翻開1952年的歷史檔案，山東省委黨史研究院研究二處一級主任科員周春燕介紹道，這一年10月26日，毛澤東主席乘專列到濟南視察，同中共中央山東分局負責同志談話，聽取山東工農業生產和發展地方工業等情況的匯報。第二天(27日)，主席登臨濟南市南郊四裡山憑弔黃祖炎烈士。 1952年，山東軍區司令員許世友在英雄山上向毛澤東主席匯報工作。官方部門供圖 黃祖炎是江西省南康縣人，上世紀30年代曾在中華蘇維埃臨時中央政府任文書科長，以秘書身份協助主席工作，與主席結下深厚情誼。之後他隨中央紅軍參加長徵，並在全民族抗戰爆發後，從延安南下參加新四軍。 1948年，黃祖炎被調到渤海軍區負責政治部工作。1951年，時任山東軍區政治部副主任的黃祖炎，在出席軍區某會議時遭反革命分子槍擊，不幸犧牲，年僅43歲。 「祖炎是個好同志，對黨忠誠，辦事認真，能文能武。他跑完了艱苦的長徵路，經過了抗日戰爭和解放戰爭的槍林彈雨沒有倒下，卻遭反革命分子槍殺。我們必須嚴防反革命分子的報復，切不可疏忽大意，認為天下太平無事。」毛澤東在憑弔黃祖炎烈士時表示。 「毛主席對黃祖炎被刺殺事件非常重視，在一個月時間內，先後作過三次批示。」周春燕說，登山時，山東軍區司令員許世友也向主席介紹到山上還埋著解放濟南戰役中犧牲的部分烈士，並準備把其他地方烈士墓也遷移過來，建一個烈士陵園。 濟南革命烈士陵園烈士墓區。濟南市市中區融媒體中心供圖 毛澤東聽後感慨說：「好啊，真是青山處處埋忠骨，有這麼多的英烈長眠在這裡，四裡山就成英雄山了。」 一句飽含深情的話，讓這片埋葬著英魂忠骨的山脈，自此有了一個盪氣迴腸的名字——英雄山。 濟南英雄山。李鋒 攝 16年後，革命烈士紀念塔落成。毛澤東在1949年親筆題寫的「革命烈士紀念塔」七個金字，鐫刻在英雄山巔的紀念塔上。 革命烈士紀念塔。濟南革命烈士陵園供圖 現在，濟南革命烈士陵園烈士墓區安葬革命烈士1900餘名，大多數為濟南戰役犧牲烈士，抗日英烈有30餘名。中共一大代表、中國共產黨的創始人之一、山東黨組織的創建者和早期領導者王盡美、鄧恩銘，原中共山東省委書記劉謙初等革命烈士均長眠於此。 濟南革命烈士陵園烈士墓區。濟南市市中區融媒體中心供圖 據濟南革命烈士陵園烈士褒揚和史料編纂部主任周光濤介紹，在陵園安葬的抗日英雄中，武跡滄、汪洋、韓明柱、黃驊等人的事跡為人們所熟知。其中，武跡滄是濟南人，與兩個弟弟武中奇、武思平，被後人傳頌為「武氏三傑」。 據史料記載，1937年，日軍侵佔濟南後，武跡滄奉命留濟搜集日軍情報，籌措抗日經費和物資，從事黨的聯絡工作。1938年初，武跡滄和兩個弟弟共同參加徂徠山抗日武裝起義，成為地下黨組織工作的中堅力量。同年，武跡滄被派往膠東區黨委統戰部工作；1939年3月，他在與日軍戰鬥中英勇犧牲。 武跡滄烈士之墓。濟南革命烈士陵園供圖 英雄山上，聳起一座座豐碑，無聲訴說著那些浴血奮戰、浩氣長存的革命故事。 令人痛心的是，許多烈士為革命英勇獻身後，因戰事吃緊，被就地掩埋，捧土為墓，削木為碑，沒能留下姓名。他們的墓碑長期安放在陵園，但沒有標識身份。 「陵園內還有無名烈士600多名。從2021年起，我們不斷在幫他們尋找『回家的路』。」周光濤說，他們專門成立濟南革命烈士尋親中心，組建尋親工作專班，運用DNA鑑定比對技術為無名烈士尋親。截至目前，中心共開展20次實地尋訪，行程近10萬公裡，已為250名在濟南戰役中犧牲的無名烈士成功找到親人，讓無名烈士變成有名英雄。 在接受記者採訪的當天，周光濤和同事們仍在為無名烈士尋親奔走。 今年6月，濟南市退役軍人事務局第二十次為濟南戰役無名烈士實地尋親。濟南革命烈士陵園供圖 盛夏時節，英雄山更顯巍峨蒼翠，層層疊疊的綠浪環繞著英雄的豐碑，民眾絡繹不絕地拾級而上，緬懷先烈。這座山承載的紅色記憶，已深深嵌入城市肌理。 立於山頂，俯瞰山下，入目皆是孩童奔跑歡笑、老人休閒健身的身影。這平安盛世，如革命先輩們所願。 作者：趙曉 編輯：梁靜 審校：魏園 責編：宋方燦 (微信公眾號)
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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