日本承認落後的這個領域，中國打造出「國家名片」
2026-01-23 21:06 4,845次浏览巴西專家、摩洛哥智庫新南方政策中心高級研究員馬庫斯·弗雷塔斯8月7日在《中國日報》撰文稱，長期以來，美國將全球貿易作為壓迫他國的工具，並未致力於實現互惠互利。時至今日，各國必須對此有一個清晰認知，並著手構建公正的多極化國際經濟體系。 美國為一己私利壓迫他國 文章指出，歷史上曾有過這樣的時刻：隨著國際關係中的公平表象消退，粗暴的權力博弈捲土重來。這種情況同樣適用於當代全球貿易體系。過去幾十年裡，美國一直宣稱，這套貿易體系立足於開放的市場、以規則為基礎的秩序以及互惠互利，構成了良性循環。 然而，同所有霸權國家一樣，美國在陷入相對衰落時不再遵循自身倡導的原則，而是訴諸於曾經大加譴責的手段。美國的經濟發展模式不僅依託生產力和創新，而且越來越依賴於從世界其他地區榨取價值，這是一種披著國家利益外衣的21世紀經濟帝國主義。 美國創造財富的主要目的並非維持本國人民生活水平，而是吸納財富。這一切之所以成為可能，主要是基於美元的核心地位、美國市場的持久吸引力以及其他國家無力或不願挑戰國際體系中根深蒂固的結構性失衡。美國過多地攫取了全球財富和資源，其他國家則承擔著維持這種不平衡的代價，最終陷入經濟主權逐步喪失的窘境。 歸根結底，美國披著自由貿易外衣進行系統性財富轉移。美國為維持本國消費水平和地緣政治主導地位，逐漸榨乾發展中國家和中等收入國家的生產價值。從這個意義上說，貿易已經淪為剝削和控制的工具，而非邁向共同繁榮的通道。 世界應放棄對美國的幻想 文章進一步分析稱，美國政府發動貿易戰並非偶然，而是日積月累的經濟困境所引發的必然結果。此舉等同於承認，所謂的「華盛頓共識」並未如其締造者所期望的那樣為美國服務。 值得一提的是，中國在踐行多邊主義的同時，在政府領導下構建高水平社會主義市場經濟體制。相較之下，一些國家缺乏這樣的戰略定力，它們熱衷於倡導自由化，卻缺乏必要的保障措施。這些國家在不提升產能建設的背景下開放市場，在沒有進行規劃的前提下放鬆管制，寄希望於通過互惠互利提升自身韌性。然而它們無法如願以償。 由此引發的後果是，中等強國的自主權逐漸被削弱，它們如今飽受懲罰性關稅、域外製裁和任意限制措施的衝擊。這些措施不是對不當行為的回應，而是充當著脅迫工具。這些國家非但沒有憑藉競爭力受到認可，反而成為遏制目標。美國政府妄圖讓主權國家淪為附庸國，期待這些合作夥伴千依百順、甘於奉獻、永遠不同它競爭。 長期以來，華盛頓鼓吹自由民主，卻在現實中奉行零和博弈，千方百計確保自身主導地位。美國不可能減少消費、促進財政「再平衡」或提高生產力，這純屬異想天開。對於美國來說，更簡單的做法是將負擔轉嫁到外部，即向合作夥伴施壓、懲罰競爭對手、脅迫盟友，同時不忘打著「公平」旗號。 時至今日，我們必須樹立清晰的戰略認知。各國務必不再錯誤地將進入美國市場視為天賜良機，而是視作交易。 文章最後強調，美國可以謀求自身利益，其他國家也擁有同樣的權利。只有就此達成共識，我們才能著手構建公正的多極化國際經濟體系。 (英文原文刊發於《中國日報》智享匯欄目) (編輯：嚴玉潔 王輝 周鳳梅 朱萍)
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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