總書記的人民情懷 | 「中國式現代化是走和平發展道路的現代化」
2026-03-12 09:48 9,357次浏览臺北8月4日電 民進黨當局領導人賴清德稱美對臺加徵20%關稅為「暫時性稅率」、尚有談判空間，但臺灣輿論近日普遍擔憂，關稅或僅是「前菜」，美方真正意圖或指向技術轉移，臺灣的半導體產業全球供應鏈地位恐受衝擊。 半導體、電子產品及信息和通信技術是臺灣的經濟支柱，路透社近期曾報導，預計上述產品的稅率將與20%的「對等關稅」稅率不同。美方正引用其《1962年貿易擴展法》第232條款(下稱「232條款」)對此類產品稅率進行所謂「國安調查」。 《臺灣醒報》評論文章指出，觀察整體脈絡可發現，美方的關稅政策從來都不是終點，而是施壓工具。此次關稅談判未涵蓋半導體產品，顯示其被單獨「留白」的政治意涵。美國最終目標並非課稅，而是爭取半導體製造技術本地化的主導權，這從美方對臺積電赴美設廠的高度重視及「232條款」調查延宕可見端倪。 文章指出，當前臺灣面臨兩難，若加碼對美投資換取關稅優惠，恐陷入技術外流陷阱；若維持技術主體性，須承受貿易成本上升的壓力。 此前報導顯示，2024年臺積電美國亞利桑那州工廠持續虧損，在此情況下，臺積電仍宣布擴大對美投資1000億美元。該文分析，在這場貿易博弈中，臺灣需思考，是以高科技附庸角色換取市場準入？還是堅守技術自主，發展全球價值鏈多邊合作？ 《中時新聞網》專欄文章分析，8月中旬公布的「232條款」細則或對臺灣半導體產業加徵更高稅率，威脅其全球供應鏈地位、引發訂單流失與資金外流。 文章指出，更高的關稅或使臺灣半導體在美國市場的價格競爭力下降，客戶可能轉向韓、日廠商；且臺灣對美出口佔比高，中小企業難轉嫁成本，財務風險較大。 此外，島內各界質疑臺行政機構編列的930億元新臺幣支援預算金額不足，呼籲當局拿出更具體的配套措施，切實守護產業安全與經濟穩定。(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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