當地時間8月7日,美國新一輪關稅政策正式落地。從高達100%的半導體進口關稅,到對多個發展中國家商品實施「對等關稅」,川普政府宣告「貿易戰勝利在望」。然而,就在華盛頓慶祝「關稅大限」如期執行之際,市場與政策觀察人士卻更關注接下來的另一個問題——美國準備好面對關稅帶來的全面挑戰了嗎? 制度合法性懸而未決 司法阻力或將加劇政策不確定性 儘管川普以國家安全和貿易逆差為由,動用《貿易擴張法》(Trade Expansion Act)和《國際緊急經濟權力法》(International Emergency Economic Powers Act,簡稱 IEEPA)來推動關稅落地,但已有多個行業協會、貿易組織以及州檢察長發起法律挑戰,指控政策缺乏國會授權、程序草率,而且違憲。 聯邦法院已受理數起案件,其中至少兩起聚焦於關稅授權是否構成「行政權力濫用」。一旦最高法院介入,川普的關稅體系或遭遇根本性衝擊,政策穩定性與國際信用將同步受損。 通脹壓力與民眾生活成本的拉鋸戰仍在持續 最新數據顯示,2025年6月,美國「核心通脹率」同比上升至3.2%,這意味著除去食品和能源價格後,其餘商品與服務的價格整體比去年同期上漲了3.2%。其中,服裝、電子產品以及家具類消費品漲幅尤為明顯。 受關稅影響,低收入家庭首先面臨「價格擠壓」,多個零售商報告稱,消費者正轉向「分量更小」的「低價套餐」,以「削減非必要支出」。 同時,許多生活必需品的價格也開始持續上漲。原先因為供應鏈改善而趨於平穩的物價,如今因進口成本上升再次承壓,形成了更難逆轉的漲價趨勢。 此外,儘管川普承諾將通過調控國際藥價、提供國內能源補貼等措施來抵銷關稅帶來的副作用,但這些政策的成效尚不明確。 貿易夥伴報復與談判博弈的連鎖風險開始顯現 據路透社披露,目前至少有7個美國主要貿易夥伴(包括印度、巴西、墨西哥和歐盟)正在研究應對措施。其中,印度已在世貿組織提交抗議備忘錄,並警告不排除徵收對等農產品關稅。 更嚴峻的是,川普此輪關稅覆蓋面廣、政治意味強,撕裂了過去多年建立的多邊合作秩序,令美國在關鍵領域的協調空間日益收窄。 以半導體、醫藥與綠色能源為例,美國在強化本土技術安全管控的同時,仍需依賴韓國、日本和歐洲在製造環節提供產能與替代方案。然而,隨著這些國家本國企業利益受損、出口市場受限,原本的戰略協作關係也開始出現明顯裂痕,一些傳統盟友對美國政策正表現出前所未有的猶豫與抗拒。 「財政紅利」背後的產業空心化困境 川普多次強調,關稅每年可為美國財政帶來「3000億以上」收入,足以支持減稅與基建。但實際數據表明,這一「紅利」其實是建立在對民眾與企業加徵成本的基礎上。 與此同時,美國本土製造業目前仍未建立起足夠充分的替代能力,即使臺積電、三星等企業在美建廠,其產業鏈上遊設備、下遊封裝測試等也依舊嚴重依賴亞洲。 其他諸如汽車零部件、太陽能組件、基礎藥物等多個領域的供應,也存在著不可轉移的依賴性。此外,本土化製造的推行,毫無疑問需要數年時間、數千億的美元投入,短期內很難填補進口空缺。同時,關稅反而可能加速企業將總部與利潤外移,進一步空心化國內產業結構。 靴子落地後,更複雜的戰役才剛開始 顯然,8月7日之後,美國貿易政策將進入到一個高度不確定的階段。 表面看,川普政府暫時贏得了「戰術勝利」,然而,這場勝利是否會以更高的制度成本、全球信任損耗以及民眾壓力為代價,正成為擺在美國政府和社會面前最嚴峻的戰略命題。 正如一位華爾街資深分析師所言:「貿易戰的代價不是反映在生效那天,而是會在未來五年逐漸浮出。」(央視新聞客戶端 央視記者 武衛紅)
北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章,指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景,並提出相應的防範方法。 文章指出,自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力,缺乏自主設定目標的功能,雖能執行單一簡單任務,但若無人為指令,則無法實施具有實際意義的操作。 文章指出,人們已習慣應用程式請求授權:獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可,而是直接行動,使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務,並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。 專家預測,自主人工智慧未來將承擔各類任務,如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等,均需調用用戶敏感數據,包括財務信息、實時定位等核心隱私。 專家舉例指出,現有應用通常僅調用單一數據類型,而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」,包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣,乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。 另據國際機構高德納預測,未來企業數據洩露事件中,將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。 文章稱,對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私,網絡安全專家建議,採用多層次防護方法,從基本的安全習慣做起。例如,為所有帳戶啟用多因素認證,將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍,為不同用途創建單獨的帳戶,以分隔數字暴露面。 專家指出,由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源,因此,分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限,而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具,比如一個用於財務任務,另一個用於健康管理,以此類推。 專家還建議,將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為,在分享敏感信息前做好相應預案。(完)
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