中國遊客在日本網紅地被列車撞身亡
2025-11-15 05:46 5,827次浏览中國經濟微觀察 縱深推進全國統一大市場建設 讓群眾和企業更加有感有得 在長三角地區，一家主營智能裝備製造的企業曾面臨諸多難題。過去，由於區域間市場分割，企業在不同省份拓展業務時，遭遇資質認定不互認、地方保護等障礙，不僅增加了運營成本，還限制了市場拓展速度。 隨著全國統一大市場建設的推進，情況得到顯著改善。各地逐步打破壁壘，企業憑藉自身技術優勢，順利在多個地區布局，市場份額不斷擴大，研發投入也得以增加，形成了良性循環。 前不久，中央財經委員會第六次會議對縱深推進全國統一大市場建設作出全面部署，明確其基本要求為「五統一、一開放」，其中新增了「統一政府行為尺度」的內容。 中國宏觀經濟研究院經濟研究所副所長、研究員郭麗巖做客經濟高質量發展專家談時，對這一要求進行了深入解讀。她表示，「統一政府行為尺度」尤為關鍵，其並非限制地方發展的積極性，而是劃定行為「底線」，強調政府在市場建設中要「有所為」「有所不為」。 具體而言，「有所為」是指政府要主動作為，不斷建設法治經濟、信用經濟，完善市場規則並引導經營主體共同遵守；通過堅決懲治腐敗、保障公共安全等舉措優化市場環境，著力矯正市場失靈現象，規範市場競爭秩序，努力使全國統一大市場成為各類經營主體公平競爭的廣闊舞臺。 「有所不為」則強調要充分尊重和發揮市場在資源配置中的決定性作用，防止對微觀經營主體的經營活動進行不當幹預，堅決杜絕地方保護主義和自我小循環。 郭麗巖表示，在當前國際經貿鬥爭形勢複雜嚴峻的背景下，更需要具備戰略思維和底線意識。她認為，應對外部環境不確定性的關鍵，在於以自身高質量發展的最大確定性來主動應對，而縱深推進全國統一大市場建設、強化公平競爭剛性約束正是重要抓手。多措並舉引導行業企業從低水平的同質化低價比拼，轉向追求更高附加值、更高品質以及更重視品牌標準建設，讓企業真正樹立「人無我有、人有我優」的競爭理念，更好發揮「以質取勝」的市場競爭機製作用。 如何讓人民群眾切實感受到全國統一大市場建設相關改革舉措的落地成效，真正從中受益？ 對此，郭麗巖強調，縱深推進全國統一大市場建設必須堅持系統觀念，強化系統思維。首要的是把黨的全面領導貫穿於全國統一大市場建設的各方面和全過程，各地方各部門要實現思維與行動上的徹底轉變，不折不扣地落實黨中央的決策部署。 立足「十四五」末期，展望「十五五」時期，縱深推進全國統一大市場建設面臨的問題和挑戰將更為複雜。 她進一步闡釋，正因為如此，更要增強問題意識，聚焦實踐遇到的新問題新挑戰，特別是人民群眾的急難愁盼，不斷提出切實有效的解決辦法。 在郭麗巖看來，關鍵在於引導幹部樹立和踐行正確政績觀，堅持「人民至上」，站穩人民立場，把人民群眾對美好生活的嚮往作為奮鬥目標，努力讓人民群眾對全國統一大市場建設的標誌性改革舉措落地更加有感有得。人民是閱卷人，人民對全國統一大市場建設的滿意度是重要的考核評價標準。 例如，統一大市場建設以來，推動醫保異地結算、職業資格互認等政策落地，能直接減少群眾辦事的「跑腿成本」；而規範低價無序競爭、打擊假冒偽劣商品等舉措，則能提升商品和服務質量，讓消費者 「買得放心」。 對於下一步的工作方向，郭麗巖表示，還是要堅持守正創新、立破並舉。目前，國務院有關部門正在研究制定縱深推進全國統一大市場建設的行動方案，將壓茬推進各項重點任務落實。 從規範行為來看，郭麗巖認為將從兩個維度發力：一方面是規範企業行為，加快推進價格法修訂，在保障企業自主定價權利的同時，堅決糾治與低價無序競爭相關的不正當價格行為。這一舉措不僅有利於推動物價合理回升，改善企業利潤並促進居民增收，更能提高供給質量和水平，從而更好地滿足人民美好生活的新需求。另一方面，要聚焦招標投標、政府採購、招商引資、涉企執法等問題線索反映相對集中的重點領域，及時回應群眾和企業的訴求與呼聲，通過制定《妨礙統一市場和公平競爭行為防範事項清單》等方式，進一步規範政府行為尺度。 同時，還要健全有利於市場統一的財稅體制、統計核算制度和考核評價體系，為全國統一大市場的持續完善提供堅實的制度保障。(人民網記者 夏曉倫 許維娜 王曉嘯 魏青成；實習生趙梓稀對本文亦有貢獻)
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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