貢獻60%的GDP和90%的新增就業 「十四五」期間重慶民營經濟活力十足
2025-11-11 08:49 9,517次浏览文/王恩博 美國財政部發布的最新數據顯示，截至目前，美國國債總額首次超過37萬億美元。 這是什麼概念？相當於平均每個美國人背債約10.7萬美元，差不多可以買兩輛特斯拉Model Y汽車。如果把這筆巨款換成1美元紙幣，首尾相連可以繞地球赤道超過14圈。 如此大筆債務，美國能還得上嗎？會不會有一天突然「爆雷」？ 美國債務為何飛漲？ 美國債務飛漲，並非一夜之間的事，而是由多年財政赤字累積而成。 美國國會預算辦公室(CBO)在2020年曾預測，至2030財年美國國債才會達到37萬億美元。但2025年，便提前「撞線」。 主要原因有兩個： 第一，花得太多。美國政府一邊減稅，一邊狂撒錢——軍費、醫保、社會福利，樣樣不能少。最近通過的「大而美」法案，將債務上限進一步提高了5萬億美元，未來10年預計赤字還會增加超過3.4萬億美元(不含利息)。花得多、借得多，連利息也成了「吞金獸」。2025財年，美國光還利息就要接近1萬億美元，相當於每天睜眼先欠約27億美元利息。 第二，收得不夠。近幾年，美國稅收佔GDP的比例總體已低於戰後歷史平均水平。儘管對外屢屢揮出關稅大棒，但對內大規模減稅疊加經濟結構變化，仍然讓財政收入增速趕不上支出膨脹。有專家指出，現在美國的債務每5個月就多出1萬億美元，這幾乎是過去25年平均速度的兩倍。 巨額債務能否還上？ 很多人會說，美國不會破產，因為它可以自己印錢。 的確，美國的債務幾乎全部以美元計價，而美元是其自己發行的貨幣。理論上，美國總能用新債換舊債，把帳一直「滾」下去。美國財政部數據顯示，約四分之一的美債由政府內部持有，比如社保信託基金，相當於左口袋欠右口袋。 而且，2024年美國經濟總量超29萬億美元，美元是全球儲備貨幣，美債依然是世界上最受歡迎的安全資產。國際貨幣基金組織(IMF)也認為，美債短期違約風險很低。 但問題是，這種借新還舊的利息成本正越來越高。 國際信用評級機構穆迪今年5月宣布，將美國主權信用評級從Aaa下調至Aa1，理由正是美國政府債務和利率支付比例增加。 此前，惠譽、標準普爾已經下調了美國的主權信用評級。這意味著，美國在三大主要國際信用機構中的主權信用評級均失去了AAA的最高等級。 還不上債會怎樣？ 美國知名智庫布魯金斯學會警告，如果投資者開始懷疑美國的還債能力，後果可能是多米諾骨牌式的：國債利率飆升、美元貶值、進口價格上漲，股市和債市同步大跌。 在全球金融體系中，美元的作用牽一髮而動全身。據IMF數據，全球近六成外匯儲備是美元，幾乎所有石油、黃金、大宗商品都用美元定價。如果美國財政失控、債務爆雷，就像在金融體系的心臟引爆一顆炸彈。這不僅是美國的問題，而是全世界的系統性風險。 雖然美債短期內不太可能會像某些「爆雷預言」那樣瞬間崩掉，但債務雪球越滾越大，財政空間就越被壓縮。靠著經濟體量和美元霸權，美國當然可以繼續「躺著還錢」，但也可能在某個臨界點被迫作出痛苦選擇。 更重要的是，這筆帳不是美國一個國家的事。全球經濟已在同一條船上，一旦債務風浪翻船，浪頭會打到每一個人。在這個問題上，美國該長長心了。
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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