重走抗戰路，一定要去一趟嶽麓山！
2026-03-01 11:26 4,946次浏览提振消費既是事關激活內需新動能、經濟發展的宏大課題，也是人民群眾提升生活品質的現實關切。將提振消費與惠民生結合起來，需要在擴大內需、推動經濟高質量發展中找到關鍵突破口。將提振消費與惠民生結合起來是經濟與民生發展的雙重需求。一方面，擴大內需是穩增長的核心抓手，消費對經濟增長的貢獻率已連續多年超過60%，成為拉動經濟的主引擎。當前居民消費意願不強，亟需通過政策聯動釋放更大潛力。另一方面，惠民生是提振消費的根本前提，消費的可持續增長依賴於居民「能消費、敢消費、願消費」。提高居民收入、完善社會保障、優化公共服務，是消除消費後顧之憂的關鍵。一段時間以來，一系列促消費政策的實施為提振消費、擴大內需提供了有力支撐。實踐證明，將消費與民生結合的政策以及多維舉措的協同取得了顯著效果。如：消費場景創新激活市場活力，冰雪經濟、銀髮消費等新增長點蓬勃發展；政策組合拳釋放乘數效應，以舊換新、消費券發放、服務消費提質等措施疊加，推動消費結構升級。相關政策在實施過程中也面臨一些阻力和挑戰：一是政策銜接不暢，不同部門制定的政策之間缺乏有效溝通與協調，導致提振消費與惠民生的政策目標、措施和實施時間存在不一致甚至相互衝突的情況。有的地方商務部門為了提振消費推出了購物補貼活動，但財政部門在預算安排上沒有充分考慮，導致補貼資金不能及時足額到位。二是政策落實不到位，國家出臺了促進新能源汽車消費的補貼政策，但在某些地區消費者對補貼政策的具體內容和申請流程還不了解，導致很多符合條件的消費者未能享受到補貼。三是市場供給與需求不匹配，商品和服務的供給結構與消費者的多樣化、個性化需求存在脫節現象，導致消費者找不到合適的商品和服務進行消費，影響了消費市場的活躍度。將提振消費和惠民生結合起來是一項具有重要戰略意義的舉措，要以增收減負夯實消費能力。提升居民收入，進行大規模職業技能培訓、拓寬農民增收渠道、提高養老金及醫保補助標準，增強消費底氣；實施定向惠民政策，向中低收入群體發放消費券，優先支持中小微企業，形成「促消費—穩就業—增收入」的良性循環。要以高質量供給激發消費需求。豐富產品服務，擴大「兩新」政策覆蓋品類，支持線上線下融合，發展智慧商圈、無人零售等新業態；培育新興領域，聚焦銀髮經濟、冰雪產業、數字消費，推動新能源汽車、智能家居等產業鏈協同發展。要以優化消費環境增強消費信心。完善基礎設施，降低物流成本，加快商貿物流和冷鏈體系建設，提升消費便利性；強化權益保障，落實帶薪休假制度，健全信用體系，嚴打亂罰款等行為，營造放心消費環境。要以普惠金融助力消費公平。下沉金融服務，針對農村地區、新市民群體提供定製化信貸支持，降低利率和分期門檻，緩解短期資金壓力；拓寬融資渠道，鼓勵金融機構發行金融債、ABS等工具，降低融資成本，擴大消費信貸覆蓋面。
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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