上海民革等聯合舉辦學術座談會 紀念抗戰勝利80周年
2026-01-05 07:23 9,412次浏览抗日戰爭期間的1939年9月至1944年6月，中日兩軍爆發了四次長沙會戰。這在中國抗日戰爭史上有著重要地位，對中國抗日戰爭的進程乃至世界反法西斯戰爭都產生了一定的影響。 中日兩軍為何在長沙爆發了四次會戰？ 湖南師範大學歷史文化學院副教授姚江鴻認為，長沙會戰的原因歸納起來有三個。主要原因是長沙以及湖南在整個抗日戰爭中所處的地理位置以及戰略態勢相關。1938年日軍佔領武漢之後，中國抗戰進入相持階段。日軍為了確保對武漢地區的統治，企圖「殲滅」武漢周邊的中國軍隊。 麓山忠烈祠。楊華峰 攝 這段時期內，長沙一度是中國抗戰的軍事中心和文化中心，兩軍對峙在湘北以及鄂南、湘贛地區，中國軍隊對日軍佔領的武漢形成威脅。最重要的是，以湖南為中心的第九戰區集中了中國軍隊的主力部隊，日軍妄圖「圍殲」這些部隊。 位於長沙嶽麓山的第九戰區長官司令部指揮所舊址。楊華峰 攝 其次，長沙會戰與湖南的地理位置有較大的關係。中國抗戰進入相持階段後，日軍的戰略大概分為兩個方向，要麼西進進攻重慶；要麼南下打通粵漢鐵路，甚至去連接越南，形成所謂的「大陸交通線」。然而，無論是西進還是南下，日軍都需要經過湖南。 長沙會戰碑。楊華峰 攝 另外，湖南作為中國重要的糧食產區，同時擁有豐富的礦產資源，可以起到兵員補充的作用，也是中國抗戰的重要基地。日本企圖徹底徵服中國，就必須佔領湖南、佔領長沙。 遊客參觀麓山忠烈祠。楊華峰 攝 「前三次長沙會戰，在戰略上均被認定為中國的勝利，中國軍隊挫敗了日軍的進攻意圖。」姚江鴻認為，長沙三次會戰的勝利，沉重地打擊日本侵華軍隊，粉碎日本帝國主義妄圖消滅中國軍隊主力的野心，振奮了全國人民抗戰勝利的信心。尤其是第三次長沙會戰，是在太平洋戰爭爆發後英美軍隊紛紛潰敗的情況下發生，有力地支援世界反法西斯陣營的作戰，提高了中國在世界反法西斯陣營的地位。 在嶽麓山頂遠眺長沙城。楊華峰 攝 姚江鴻表示，長沙會戰雖已過去許多年，但是作為中華民族抵抗外族侵略過程中的幾次大型會戰之一，在今天仍有重要啟示。「它不僅關乎正確的戰略決策、民族團結與抗爭精神，而且彰顯出國際合作的重要性。我們應該繼續加強中國抗日戰爭史的研究，尤其是像長沙會戰等在世界戰爭史、二戰史有一定影響的戰役研究，才能更好地去捍衛世界反法西斯戰爭的成果。」 作者：向一鵬 (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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