中國駐英大使鄭澤光：中方願同蘇格蘭進一步拓展互利合作
2026-01-02 10:32 4,254次浏览北京8月11日電(記者 謝藝觀)百果園攤上事了。 近日，一段題為「百果園董事長餘惠勇回應『我們不會去迎合消費者』『我們在教育消費者變成熟』」的短視頻引發爭議。8月11日，港股百果園集團開盤後大跌，截至午間收盤，仍跌超2%。 百果園集團11日早盤股價走勢圖。 在這段視頻中，餘惠勇表示，「我認為商業就兩種，第一個是利用消費者的無知，第二個是教育消費者成熟，像百果園這麼多年來都走在一個教育消費者成熟的路上。我們不會去迎合消費者，我們想告知消費者，最後是消費者自己的選擇。」 雖然餘惠勇在視頻中也解釋，「消費者不知情的時候，實際上他是無從選擇的，他只能選擇便宜，只能看價格。一方面我們認為還有空間在成本上繼續去優化，能否以再低一點的價格供應給我們的顧客，但是我絕不在品質上做讓步，除非我直接換品相，把品質做差一點、價格便宜點，但這不是我們要走的路。」 不過，此番言論還是引發軒然大波。有網友評論，「我們也會教育你的」「消費者會用腳投票的」。 記者注意到，這不是百果園第一次因為價格引發爭議。此前，就有網友吐槽「月薪2萬吃不起百果園」，雖有誇大之嫌，但也反映出百果園水果定價確實較高。 值得一提的是，就連餘惠勇強調的品質，也因為百果園多次曝出質量問題而遭到質疑。 2024年3月，有地方媒體曝光了百果園武漢銀海雅苑店內以次充好等一系列違規操作，包括使用腐爛水果製作高價果切、隔夜水果存放冰箱後次日充當鮮果售賣、將2J車釐子當成4J賣等亂象。 這無疑給這個中國最大的水果零售營運商敲響了警鐘。 公開資料顯示，百果園成立於2001年，擁有超5000家全國連鎖店，註冊會員數超8000萬。2023年1月，百果園還掛牌港交所登陸資本市場。 不過，上市以來百果園營收、淨利潤增速卻持續下滑。2024年財報顯示，百果園營收102.73億元，同比下降9.8%，歸屬於母公司股東的淨利潤虧損3.86億元，為多年來首次虧損。 與此同時，截至2024年底，百果園門店數量同比減少966家，僅剩5127家。付費會員數量也縮水至約85萬人，降幅達27.1%。 如今再次處於輿論漩渦的百果園，確實該想想如何挽回消費者的心了。(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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