非洲學者:世界已經全球化 美關稅政策傷人害己

2025-12-01 18:26 8,198次浏览

  吉林8月13日電 題:冰火絕境中鑄就豐碑:探秘零下40℃的抗聯密營   記者 蒼雁 石洪宇   初秋時節,吉林樺甸紅石林區龍崗山脈深處,蒿子湖密營遺址訪客絡繹不絕。作為東北抗日聯軍第一路軍規模最大、保存最完整的密營,這處三面環山、一面臨溪的隱秘基地,無聲訴說著那段經過冰與火淬鍊過的傳奇故事。   「這是抗聯時期的典型生存樣本。」東北抗聯蒿子湖密營紀念館館長吳豔濱,為訪客揭開了戰士們在零下40℃絕境中生存和戰鬥的故事。 蒿子湖密營內還原的抗聯戰士休息場景。 蒼雁 攝   1936年,侵華日軍對東北抗聯發動大規模「討伐」,實施「蓖梳山林」「鐵壁合圍」戰術,通過拉網式搜山企圖剿滅抗聯力量。抗聯部隊被迫退入長白山深處,轉入深山遊擊作戰。1938年,楊靖宇率東北抗聯第一路軍於樺甸紅石林區建立蒿子湖密營。密營群佔地255公頃,地形錯綜複雜(當地稱「迷魂陣」),由大小30餘處遺址組成。密營群沿山澗分布,司令部、被服廠、槍械所、哨所構成深山中的「戰鬥生命線」。 樺甸為蒿子湖密營所立石碑。 蒼雁 攝   吳豔濱撥開雜草,指向一處半地下木構遺蹟:「這就是地窨子。面對日軍的『鐵壁合圍』,楊靖宇將軍帶領戰士構築了秘密生存網。」   地窨子是抗聯的「地下生存空間」,深挖地下1至2米,覆雜草偽裝,冬暖夏涼且隱蔽。隱秘而完備的生存體系、因地制宜的建造智慧,展現了抗聯將士在極端環境下的堅韌。其遺址不僅是軍事設施的實物見證,更是東北抗聯「艱苦卓絕、孤懸敵後」歷史的濃縮象徵。   寒冬時節,戰士們將煙囪深埋地下,數十根排管從溝底延伸至崗頂散煙,日偽偵察機只能看到升騰的霧氣。為避免午間炊煙暴露,楊靖宇甚至巧妙利用了245年樹齡、根部粗達近兩米的中空白松樹幹藏煙。 實景還原抗聯戰士如何利用樹木排煙。 蒼雁 攝   走進復原的地窨子,潮溼的泥土氣息撲面而來。吳豔濱指著牆根半尺高的土埂:「這是『火牆』——底部中間墊高,兩側留通風口,中間挖淺溝。生火時,熱量沿牆輻射,整面牆都成了暖源。」頂部鋪著土層,既防漏又禦寒。牆角半米直徑的火塘,石塊壘砌,白天煮野菜粥,夜晚驅寒,煙道精心設計,確保位置不洩。   「戰士們的鋪蓋,最厚不過兩層破棉襖,身下墊乾草獸皮,卻能讓『室內』在零下40℃的寒夜奇蹟般地保持在零上5℃的體感。」吳豔濱說。   然而,1939年的「大煙炮」(暴風雪)考驗著極限。《楊靖宇將軍傳》記載,樺甸地區連續降雪,積雪沒胸,氣溫驟降至零下45℃。地窨子火塘晝夜不熄,戰士們輪班守夜添柴。手凍僵握不住柴刀,就用布條纏緊;腳生凍瘡,便敷上曬乾的辣椒秧煮水。   營地的地窨子狹窄潮溼,半人高的木坑覆著樹枝雜草。戰士們懷抱步槍蜷坐而眠,棉絮撕條裹腳,單衣硬抗嚴寒。他們還發明了「向陽行軍」法,專走朝陽山坡,用融雪掩蓋足跡。若遇日軍獵犬追蹤,便毅然赤腳踏過刺骨冰河,以激流衝刷掉所有痕跡與氣味。   一棵百年松樹上,楊靖宇刻下的作戰標記依稀可辨。零下40℃的酷寒雖已遠去,但蒿子湖密營裡淬鍊的生存智慧與不屈抗爭,早已融入白山黑水的血脈。「火烤胸前暖,風吹背後寒」,盪氣迴腸的密營歌謠,是冰火絕境中鑄就的永恆精神豐碑。(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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