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2026-02-02 05:16 4,741次浏览北京8月10日電 題：學者史海鉤沉十五年再現鄭振鐸抗戰期間搶救珍本古籍 記者 應妮 歷時十五年深入日本各大圖書館、藏書機構，挖掘眾多日方視角的新文獻，中國人民大學文學院教授吳真完成了著作《暗鬥：一個書生的文化抗戰》，重現一介書生鄭振鐸在1937年至1945年留守上海的日常生活史，講述他在深陷被敵偽追捕、生計無著的極端環境中，如何為國家搶救珍本古籍周旋於各方勢力之間，堅守在文化抗戰的第一線。 日前接受記者專訪時，吳真坦言這本書的寫作思路是書籍史角度下的文化抗戰。「書籍同樣是戰爭的受難者，從中可以看到書籍和人的命運的共振。」 鄭振鐸個人資料照片。 (生活·讀書·新知三聯書店供圖) 為什麼聚焦鄭振鐸？ 2009年，吳真在日本東京大學做研究期間偶然看到一條日寇隨軍記者關於戰時搜集與匯總中國珍稀圖書的記載，激發了她探究抗戰時期中國古籍遭受「書厄」的好奇心，並隨之不斷積累資料。其中一個重要個案是在1938年，稀世孤本《脈望館鈔校本古今雜劇》驚現於亂世，幾經易手，最終在鄭振鐸的努力之下收歸國有，她由此將目光聚焦在這位文化大家身上，再延展到以鄭振鐸為中心的、以往少為人知的地下文獻保護工作。 事實上，淞滬會戰爆發，時任暨南大學文學院院長的鄭振鐸面臨著抉擇：走，還是不走？他任教的暨南大學依然堅持在上海辦學，而且他的家裡上有老祖母、下有剛剛出生的小兒子，全家十口人一起撤退不太現實。他決定，不躲、不逃、不撤退，留居上海，等待天亮。 吳真告訴記者，面對日軍的文化暴行，鄭振鐸意識到自己應該有所作為，他為自己選擇的報國途徑是「收異書於兵荒馬亂之世，守文獻於秦火魯壁之際」。 這一決定並非抗戰時期一般知識分子認為應該擔負的責任，而是鄭振鐸自覺承擔起來的文化責任。站在更深遠的人類文明長河中拼命打撈這些古籍文物，鄭振鐸認為文物古籍散佚了就不可復得，毀滅了就無從彌補。吳真指出，當責任落到個人的肩膀上，而且還是在上海「孤島」苦守的個人身上時，又多加了一層「萬一失敗則成罪人」的歷史負擔。 《暗鬥：一個書生的文化抗戰》書影。 (生活·讀書·新知三聯書店供圖) 「暗鬥」既是一個人的抗戰，也是一幅書生報國的文化群像。作者將形形色色的人物置於抗戰風雲之下，又串聯起一部由鄭振鐸勾連起的抗戰群像史：開明書店文人圈、「文獻保存同志會」、唐弢、許地山，一同搭建了購買、貯藏、運輸、保存的線路，也構成了互相幫扶、沉默抵抗的團體。 尤為值得一提的是，該書還披露了2023年面世的鄭振鐸1939年日記的內容，為理解其抗戰生活提供了更完整的鮮活資料。 鄭振鐸寫於1949年的文章曾總結：「抗戰中為國家得宋元善本明清精槧一萬五千餘種。」事實上，「一種」古籍可能是幾十冊，也可能是上百冊。「通過這些年的研究，根據不同數據來源，我的統計是這一萬五千餘種大約是6萬冊」，吳真引用鄭振鐸《求書日錄》中的話，「我從劫灰裡救全了它，從敵人手裡奪下了它……我在躲藏裡所做的事，也許要比公開的訪求者更多更重要。」(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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