預警來了！
2025-12-01 09:52 8,914次浏览北京8月11日電 (記者 趙建華)中國國家稅務總局11日公布的數據顯示，截至今年6月底，全國有1.33萬戶資源回收企業向167萬名自然人「反向開票」，開票金額5152億元(人民幣，下同)，開票511萬份。「反向開票」政策在助力「兩新」政策落地、促進循環經濟發展等方面，積極效應不斷顯現。 「反向開票」是指，自然人報廢產品出售者向資源回收企業銷售報廢產品，符合條件的資源回收企業可以向出售者開具發票。2024年4月29日起，為配合推動新一輪大規模設備更新和消費品以舊換新行動，中國稅務部門明確在資源回收行業實施「反向開票」政策。長期困擾資源回收行業的「源頭票缺失」難題得到有效解決，推動資源回收企業「收舊」無阻、「換新」暢通。 安徽蕪湖一家報廢機動車回收拆解公司的財務負責人吳兵林介紹，「我們拆解的報廢車散件可供給集團內備件公司，通過再利用減少新部件生產的資源消耗；廢鋼、廢鋁等再生資源銷往鋼鐵冶煉企業，助力減少礦山資源採伐；車輛電池輸送給集團內電池回收利用企業，實現動力電池綜合利用與資源最大化循環。」在政策支持下，一年多來，公司累計向4000餘名自然人「反向開票」，開票金額近800萬元，預計今年公司報廢車拆解處理量將達到2萬臺，增幅超100%。 中國有色金屬工業協會副會長王健表示，「反向開票」政策的推廣，有效解決了資源回收企業長期以來缺少「第一張票」，既無法抵扣增值稅進項稅額，也難以獲取企業所得稅稅前扣除憑據這一行業「痛點」，鼓勵更多企業和個人參與廢舊物品回收，支持「兩新」政策落地，促進循環經濟發展。 浙江寧波一家處理建築裝修廢料的公司財務負責人何俊濤介紹，「反向開票」政策允許企業作為開票主體向上遊散戶開具收購發票，「散戶交投——企業回收——加工再生——市場銷售」鏈條暢通。如此，不僅提升了建築裝修廢料的資源化率，還帶動了上下遊協同。例如，環保磚的生產降低了對天然砂石的依賴。「反向開票」政策實施以來，公司銷售的廢舊物資同比增長超過58%，提升了企業發展活力，讓循環經濟的「齒輪」咬得更緊、轉得更快。 推動廢舊物資回收的同時，「反向開票」政策的實施對廢舊物資的資源化利用和無害化處理也起到了支持作用。廣西一家回收拆解各類廢舊家電的公司環保信息部副經理蔣嚴華介紹，「反向開票」流程順暢，公司財務成本降低，省下來的資金可以用到資源深加工上。公司對拆解下來的鋼、鐵、鋁、銅、玻璃及稀有貴金屬等可利用的資源進行分類儲存，深加工後重新應用於汽車、電器、家居裝飾的製造，對廢舊物品的利用率達98%以上。 在政策引領和市場推動下，中國回收體系日益健全，推動廢物回收、拆解、再利用產業鏈條「轉起來」。數據顯示，今年前4個月，中國國內報廢汽車回收量達276.7萬輛，同比激增65%；規範拆解的廢舊家電超過700萬臺，增長25%；廢棄電器電子產品回收量以70%的同比增速領跑行業。(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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