大理蒼山「採菌遊」爆火 無序濫採破壞生態 遊客採菌進入國家級自然保護區「禁區」
2025-12-02 15:18 3,829次浏览近日召開的中央政治局會議提出，「增強國內資本市場的吸引力和包容性」，為下一階段資本市場改革發展錨定兩大任務。這一部署既立足當下市場生態的優化，又著眼服務實體經濟的深層需求，彰顯了對資本市場的重視。 資本市場想要有吸引力，需要為投資者帶來合理的投資回報。今年以來，A股總市值突破100萬億元、主要股指持續震蕩上行；新「國九條」和資本市場「1+N」政策體系落地後，「鐵公雞」扎堆的現象逐漸減少，越來越多的上市公司拿出「真金白銀」加大分紅回饋投資者。投資者獲得感提升，直接帶動了市場交投活躍。 上市公司是市場之基，其質量直接關係到市場投資回報率。接下來，應繼續提升上市公司投資價值，在優化完善上市公司監管制度的同時，進一步推動上市公司加強自我管理，擰緊「質量閘門」，推動企業藉助併購重組提質增效、提高核心競爭力，鼓勵上市公司運用好回購、增持等工具積極維護市場穩定，支持上市公司做大做強，持續成為「價值創造者」。 如果說吸引力是「築巢」，那麼包容性便是「引鳳」。當前，我國正以科技創新引領新質生產力發展，加快培育具有國際競爭力的新興支柱產業。在此背景下，增強包容性要求以更開放的姿態積極擁抱各類企業，尤其是代表「新技術、新產業、新業態、新模式」的科創企業。近期，科創板迎來新一輪改革，實施「1+6」政策，在科創板設置科創成長層……一攬子更具包容性的制度推出，為更多雖未盈利但科技含量高、發展潛力大的企業打開了資本市場大門。 當然，增強包容性絕非是簡單的「降低門檻」，而是與市場自身升級相匹配，形成正向循環。近5年，新一代信息技術和新材料行業上市公司營收複合增長率分別達12.5%和17.9%。這些硬科技企業不僅為投資者提供了更多成長型投資標的，更推動資本市場自身結構、效率向高質量轉型。可以預期，通過建立多層次資本市場、完善差異化上市標準等方式，資本市場的包容性將進一步提升。 需要看到，吸引力和包容性兩者並非孤立存在，而是相互依存、相互促進。一方面，高質量、回報穩的上市公司為市場提供豐富的價值投資標的，改善投資預期，吸引更多中長期資金入市，市場就有了「深水養大魚」的底氣，敢於接納更多暫未盈利的科創型企業，賦能包容性。另一方面，隨著人工智慧、低空經濟、商業航天等更多前沿科技領域企業登陸資本市場，新鮮血液的注入，讓市場的價值發現功能更敏銳，吸引更多資金慕名而來。這種「投資有回報，融資有渠道」的良性循環，正是資本市場成熟的標誌。 當前，美關稅政策擾動全球金融市場，我國資本市場面臨的不確定性風險因素依然較多。新形勢下，以吸引力築基、用包容性拓界，統籌推進投融資綜合改革，加快完善適應創新規律的資金形成機制，在「科技—產業—金融」的良性循環中鍛造市場韌性，將為中國經濟航船破浪前行提供強勁動力。
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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