鄂湘贛遊客露營黃龍山 共赴浪漫星空之約
2025-11-14 00:40 4,461次浏览80多年前，法國人羅傑·皮埃爾·勞倫斯保留了數百張照片，記錄下二戰期間日軍侵華的暴行。如今，他的外孫馬庫斯將塵封多年的618張照片，無償捐贈給中國。 日前，馬庫斯重訪中國，在好友陪同下來到黑龍江哈爾濱市，參觀了侵華日軍第七三一部隊罪證陳列館。 「日軍所犯下的暴行，遠超出我們的想像」 在侵華日軍第七三一部隊罪證陳列館，馬庫斯和兩位好友全程眉頭緊鎖，神情凝重。 參觀現場，馬庫斯頻頻落淚，他表示無法接受所看到的一切，「我們一直認為科學家應該是治癒世界的人，可他們多年研究的結果，卻是從事犯罪行為、殺害他人。日軍所犯下的暴行，遠遠超出了我們的想像，世界其他地方的人們需要了解這段歷史。」 參觀完畢後，馬庫斯和好友分別用中文、英文、法文在留言板上寫下沉甸甸的——「和平與正義」。 當晚，馬庫斯一行人還觀看了電影《南京照相館》。觀影中，馬庫斯一度因影片中侵華日軍暴行畫面產生強烈不適而離場。「618張日軍侵華鐵證如今才歸還給中國，我為我和家人的膽小懦弱感到深深的抱歉。」 馬庫斯向中方捐贈 618張日軍侵華照片 8月4日，中國駐法國大使館舉辦了法國友人馬庫斯向上海淞滬抗戰紀念館捐贈抗戰歷史照片的交接儀式。馬庫斯無償捐贈了其外祖父羅傑·皮埃爾·勞倫斯生前收藏的618張歷史照片。 經鑑定，照片均為明膠銀鹽黑白相紙，洗印於20世紀30至50年代。這些照片真實記錄了中國百姓飽受日本侵略者摧殘的殘酷場景，更揭示了日本侵華戰爭的歷史真相。 據了解，馬庫斯在2021年收拾自己外祖父的車庫時，無意中發現了一本被保存在防水袋裡的相冊，其中包含一批老照片，部分照片甚至帶有血跡。他首批發現了170張相關照片，在後續的整理中又發現了一些，共計600多張相關照片。經過慎重考慮，馬庫斯決定將這些照片送往中國。 馬庫斯說，這些照片是外祖父羅傑上世紀30年代在上海拍攝的。當時，外祖父在上海法租界擔任種植園主管，他用相機記錄下日軍轟炸上海、屠殺中國百姓等暴行，大部分照片背後都有手寫的備註。 照片內容觸目驚心，有轟炸過後的殘垣斷壁、被遺棄街頭或江中的屍體、在廢墟上清理的人們……馬庫斯表示他不知道抗日戰爭，因為法國的教材裡沒有這段歷史。「從外祖父拍的照片中，我看到了真實的日本侵華歷史，害怕、震驚、無法入睡。」 參觀侵華日軍第七三一部隊罪證陳列館是馬庫斯一行在中國的第一站，接下來他們還將到北京、南京、杭州、上海等地尋訪參觀。 來源：央視新聞微信公眾號(ID：cctvnewscenter)綜合中央廣電總臺中國之聲 監製/王元 主編/米莎 總臺記者/王海樵 張耿生 穆冠豪
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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