探訪蘇窪龍水電站:「仿真練兵場」培育金沙江畔水電生產技術人才

2026-03-18 04:55 4,941次浏览

  在瀋陽「九·一八」歷史博物館莊嚴肅穆的展廳中,一面旗幟微微泛黃、帶著斑駁的歲月印記,靜靜陳列於展櫃中。在這面長1.5米、寬0.8米的白色綢子旗面上,由黑色綢子精心縫製而成的「東北競存中學校」七個大字格外醒目——它就是由著名的抗日救國志士、教育家車向忱創建的東北競存中學校旗。這面象徵著東北白山黑水的校旗,是不甘屈辱的東北民眾誓死抗爭的歷史見證。   1931年,九一八事變的炮火撕裂了東北大地的寧靜。短短四個月零十八天,東北三省迅速淪陷。大量東北孩童跟隨父母家人流亡關內,很多人無家可歸、無書可讀,甚至不得不沿街乞討。   1935年,為抗日救亡四處奔走的車向忱,輾轉來到西安。車向忱深知,國家正處於生死存亡的危難關頭,抗日救亡急需大量人才,教育是點燃希望的火種,是培養抗日力量的重要途徑。於是,他毅然將流亡的孩子們集中到自己家中,親自教他們讀書識字。   隨著孩子數量日益增多,車向忱萌生出一個大膽而堅定的想法——創辦一所流亡子弟學校,讓他們在困境中也能汲取知識的力量。   1936年4月,東北競存小學在西安成立。彼時,條件艱苦異常,車向忱用身上僅有的兩元錢購置了簡單的教具。教室裡的書桌、凳子高低不齊,有的是從附近鄰居家借來的,有的則是用木板在土堆上臨時搭起來的。儘管環境簡陋,但車向忱辦學救亡的初心卻無比堅定。他為學校取名「競存」。當時一家報紙稱這所小學是西安「唯一窮苦的競存小學校」。   就在這種極端艱苦的條件下,車向忱第二年開辦了東北競存中學。在開學典禮上,車向忱慷慨激昂地說道:「同學們!我們的學校為什麼叫東北競存學校呢?我們就是要通過競爭、奮鬥,取得我們學校、我們東北人民和整個中華民族的生存,準備打回老家去!」   他的話語深深震撼著每一位師生。備受鼓舞的同學們自發行動起來,他們按照車向忱的筆體,找來黑色綢子,精心製成了「東北競存中學校」幾個大字,並將其縫製在一塊白色綢子上。從此,這面凝聚著師生們愛國熱情和堅定信念的校旗高高飄揚,成為東北競存中學的精神象徵。   東北競存中學校旗,激勵著流亡學生們收復大好河山,鼓舞著同學們以各種形式宣傳抗日救國的主張。為更好地宣傳抗日,東北競存中學成立了「火流劇團」,以生動形象的戲劇形式進行抗日宣傳。這面旗幟所到之處,便是宣傳抗日的舞臺,見證了師生們為抗日事業所付出的不懈努力。   1938年秋,日軍對西安進行了瘋狂轟炸,學校被迫遷到鳳翔縣紙坊街兩座破廟裡堅持辦學。儘管環境惡劣,在長達8年的辦學時間裡,東北競存中學宛如一座培養抗日人才的搖籃,為抗日救亡和革命事業培養了3000餘名優秀人才,近300人畢業後奔赴延安,他們用青春和熱血書寫著壯麗的篇章。   如今,透過這面經過歲月衝刷的校旗,我們依稀能看見那個血與火交織的年代。東北競存中學校旗在風雨中飄揚的場景,師生們為抗日救亡奔走、吶喊的身影,已成為中華民族不屈精神的生動寫照。   (本報記者劉勇採訪整理)

  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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