印度一卡車與載有多人的拖拉機相撞 致8死43傷
2026-01-31 11:39 1,842次浏览北京8月14日電 題：「立邦」創始人吳清亮去世 家鄉人追憶其愛鄉情懷 記者 吳侃 韓輝 當地時間8月12日，新加坡華商、吳德南控股集團創始人吳清亮逝世，享年98歲。 吳清亮1927年生於新加坡，祖籍廣東省潮州市潮安區浮洋鎮大吳村。早年他家境貧寒，1955年從經營一家小油漆店開始創業，1962年他與一家日本塗料企業合資在新加坡創辦立時集團。 1990年吳清亮將企業的品牌命名為「立邦」，並於1992年在中國註冊成立公司，成為較早進入中國的跨國塗料企業之一。他曾表示，在中國投資是立時集團最明智的決策之一。 2017年，吳清亮與孫輩在家鄉吳氏宗祠前合影。(受訪者供圖) 開拓事業的同時，吳清亮也不忘回報桑梓。從興學育才、築橋修路到捐建醫院，他累計捐資超過1億元人民幣支持家鄉大吳村的發展。 大吳村黨總支書記、村委會主任吳樹鈿接受記者電話採訪時說，大吳村是潮汕地區的知名僑鄉，旅居海外的鄉親有2000多人，主要分布在東南亞國家。很多海外鄉親熱心家鄉公益事業，吳清亮便是其中的代表。 吳清亮幾十年間曾往返大吳村數十次，與鄉親們共商家鄉建設，並以父親吳松昌和母親李秀英之名進行公益捐贈。1980年，他捐資建立大吳村第一所幼兒園，此後又先後捐建松昌中學、松昌小學(後更名為松昌實驗學校)、秀英醫院(後更名為浮洋中心衛生院)等。 2024年6月，97歲高齡的吳清亮在家人的陪同下回到大吳村，看到已廢棄的松昌幼兒園舊校舍，決定將這裡改造成村裡的活動中心。6個月後，「大吳會客廳」落成。 吳樹鈿介紹，會客廳以村頭的一棵大榕樹為中心進行布局，設置茶書院、興趣教室、手工作坊、運動場等，還有潮戲劇場、特色市集等創新空間，豐富了村民的文化生活。 圖為由松昌幼兒園舊校舍改造而成的「大吳會客廳」。(受訪者供圖) 「聽到吳清亮逝世的消息，村民們深感痛惜，回望他為家鄉建設傾注的心血，大家都感念於他的愛鄉情懷。」大吳村村民、松昌實驗學校原副校長吳木欽說。 在吳木欽的印象裡，吳清亮平易近人、幽默風趣，與村民們相處很融洽。「他很重視根脈，每次回村都會去宗祠祭祖上香，還要去祖屋裡看看，在他母親曾居住過的房間坐一會兒。他常說自己的根在大吳村。」 「我們在與吳清亮的兒子交談時，發現他的潮州話說得很地道。他說是父親教會他說潮州話，還告訴他要把家鄉記在心裡。」吳木欽說。 回憶起與吳清亮的幾次接觸，吳樹鈿說，雖然他的生意做得很大，但是他在生活中沒有什麼架子，是個真誠和善、低調謙遜的人，每次返鄉他都會宗祠祭拜、參觀學校。 「吳清亮雖然身在海外，但只要家鄉有需要，他總是傾力相助。」吳樹鈿說，這些年來，以吳清亮為代表的僑胞鼎力支持家鄉發展，這份跨越山海的鄉情，也如同村頭的古榕樹般深深紮根，代代延續。(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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