在浙科學家頂刊評論阿爾茨海默病研究新成果
2026-01-08 16:04 5,863次浏览7月，國務院印發關於做好自由貿易試驗區全面對接國際高標準經貿規則推進高水平制度型開放試點措施複製推廣工作的通知，複製推廣上海自貿試驗區77條試點措施，更大範圍釋放制度創新紅利。 上海自貿試驗區試製度、探新路，持續探索「從0到1」的制度突破，為穩步擴大制度型開放提供了「自貿經驗」。 創新監管模式，建設航運樞紐 上海南港碼頭，一艘滾裝船穩穩停靠在岸邊，一批即將出口的電動汽車採用「徑予放行」模式有序駛入船艙。 「在此模式下，企業不用報關，通過填制徑予放行自主聲明，貨物即可直接進出洋山特殊綜合保稅區，大大提升了通關效率。」上海海關所屬洋山海關相關負責人介紹。 監管創新推動產地和市場「兩頭在外」的汽車保稅中轉業務快速發展。錨定全球航運樞紐建設，上海自貿試驗區優化國際中轉集拼運作模式，對境外啟運、洋山中轉、運往第三國的貨物免於檢驗，整體作業時間減少50%，帶動洋山港國際中轉集拼貨物比例從12.6%提升到18.6%，在全球貨櫃港口績效排名躍升首位。 上海海通國際汽車碼頭有限公司臨港碼頭運營部計劃調度科經理龔亮介紹：「今年上半年，約5.2萬輛保稅中轉汽車採用拼船出海，降低了物流成本。」 「上海港國際中轉集拼作業效率在全球港口行業保持領先，其中跨港區流程縮短至5天內。」上港物流拼箱服務(上海)有限公司副總經理朱榮說，「憑藉模式創新、物流優化和成本控制，吸引了眾多國內外航運企業參與，未來將繼續推進國際中轉集拼業務數位化轉型。」 完善交易平臺，促進數據流動 促進和規範數據跨境流動、推進數位技術應用、擴大數據開放共享……上海率先探索實施高標準數字貿易規則。 走進位於浦東新區的上海數據交易所，「看不見又摸不著」的數據產品是企業討論的熱點。如何滿足企業更高精度的數據交易需求？ 上海數據交易所副總經理李登高介紹，上海數據交易所通過建設跨境數據交易制度體系、搭建數據交易內生可信交付框架、發布數據交易所規則體系，逐步搭建起數據交易的「四梁八柱」。今年上半年，上海數據交易所交易金額超30億元，同比增長超50%。 數據跨境安全高效流動，關乎企業國際化的步伐。 在臨港新片區數據跨境服務中心的電子大屏幕上，不同領域具體場景的操作指引實時顯示。其中，智能網聯汽車領域操作指引細分為跨國生產製造、全球研發測試、全球售後服務、二手車全球貿易等場景。 「原來數據跨境流動是從行業角度切入，對企業來說針對性不足。」臨港新片區管委會數據處處長陸森介紹，「我們將需要跨境流動的數據相關欄位梳理出來，再與相關部門合作編制清單，更好解決企業面臨的實際問題。」 今年2月，臨港新片區管委會、上海市網信辦等部門聯合發布了上海自貿試驗區數據出境負面清單；5月，臨港新片區又發布了數據出境操作指引。 對接國際標準，擴大金融開放 成立全國首家外資控股的合資理財公司、首家外商獨資公募基金；建設國際油氣交易中心，落地首單國際原油跨境數字人民幣結算交易；探索開展放寬非居民併購貸款限制試點……上海自貿試驗區在金融開放領域有很多「第一」。 「第一」之後，是一次次更廣、更深、更優的創新探索——優化跨國公司跨境資金池、推進支付服務國際化、持續提升自由貿易帳戶系統功能…… 「中國遊」「中國購」持續火熱，如何不斷優化提升入境支付便利性？依託上海自貿試驗區制度創新「試驗田」，螞蟻國際推出支付寶「外卡內綁」和「外包內用」兩項便利服務方案。從下載APP綁定多種國際銀行卡，到用境外電子錢包來中國就能直接掃碼付，入境遊客消費便捷程度進一步提高。 再保險作為「保險的保險」，是典型的公司間市場，呈現彼此關聯的國內國際網狀交易結構。為減少保險機構間信息不對稱和數據「尾差」，上海國際再保險登記交易中心推出憑證、數據和交易流程的標準化和數位化，顯著提升了再保險交易中後臺的生產效率。 商務部自貿區港建設協調司司長孟華婷表示，商務部將會同有關部門積極支持各地立足戰略定位、結合產業優勢和基礎條件，因地制宜推進複製推廣工作，重點推進企業和群眾急需的試點措施儘快落地見效。(羅珊珊 丁茜茜)
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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