最古老黑洞已有133億歲「高齡」
2026-01-07 09:23 9,219次浏览8月初，美團、淘寶閃購及餓了麼、京東分別發文呼籲：抵制無序、惡性競爭。 美團發布《繁榮行業生態，抵制無序競爭》，承諾將從自身做起，並呼籲行業共同構建良好生態，促進餐飲服務行業規範健康持續發展。美團表示，開展補貼活動，嚴格遵守法律法規，不以顯著低於成本的價格銷售商品和服務，嚴重扭曲價格信號，擾亂市場競爭秩序，造成浪費；依法向商家和消費者公示補貼信息，不對補貼總額進行誇大宣傳。要傾聽廣大商戶意見，降低商戶經營成本，從「比價格」回歸「比品質」「比服務」，促進外賣和堂食平衡發展，構建理性可持續的商業環境，努力提高騎手權益保障水平，避免騎手收入大起大落，就業大進大出。 圍繞「構築公平透明、各方共贏的機制」，淘寶閃購和餓了麼發布的《持續提升服務推動良性競爭激發消費煙火氣》一文作出了4項承諾，包括從消費者和商家需求出發，合理規劃發放補貼；堅決抵制惡性競爭；持續提升服務質量；合作促進生態共贏。 淘寶閃購和餓了麼承諾，堅決尊重市場運營規律，保障商家實收與盈利空間，不做大規模「0元購」等非理性促銷活動。聚焦合理規劃發放補貼，淘寶閃購和餓了麼建立了專項的嚴查和治理機制，並設立了兜底賠付。同時，平臺的促銷活動將為消費者提供簡單明晰的優惠信息，展示價即到手價，保障消費者權利。此外，這兩家平臺還圍繞商家參與、商品品質、騎手權益等核心議題，建立了「傾聽-徵詢-優化-反饋」體系。 京東發布了《踐行主體責任和社會責任共建外賣行業健康生態》，承諾將抵制「0元購」等惡性補貼，絕不以衝單量體現市場地位、製造市場泡沫；搭建簡單透明的補貼機制，依法向商家和消費者公示營銷活動信息，商家可自主經營和參與促銷活動。推動行業從「比補貼」回歸「比品質」「比服務」；為商家提供佣金激勵、廣告激勵、流量扶持、配送費補貼、爆品運營、專屬售後等服務，幫助好商家更好經營；優化騎手保障，提升外賣騎手職業尊嚴感和獲得感。 此前，外賣行業補貼引發社會廣泛關注，不少行業協會、商家發聲，希望停止「0元購」等內卷式補貼促銷行為，構建良好行業生態，實現多方互利共贏良性發展。 7月18日，市場監管總局約談餓了麼、美團、京東3家平臺企業，要求相關平臺企業嚴格遵守《中華人民共和國電子商務法》《中華人民共和國反不正當競爭法》《中華人民共和國食品安全法》等法律法規規定，嚴格落實主體責任，進一步規範促銷行為，理性參與競爭，共同構建消費者、商家、外賣騎手和平臺企業等多方共贏的良好生態，促進餐飲服務行業規範健康持續發展。 中國社會科學院財經戰略研究院研究員、服務經濟與網際網路發展研究室副主任黃浩撰文指出，這場「補貼大戰」從本質上看，是電商平臺沿用流量邏輯，繼續「燒錢換市場」的商業競爭策略。尤其對於構成行業基石的廣大中小餐飲商家而言，更像是一場「飲鴆止渴」的危機。 「補貼僅是手段，而非目標。」中央財經大學中國網際網路經濟研究院副院長、中國市場學會副會長歐陽日輝指出，單獨的價格補貼只補貼了需求，若供給不夠、履約不穩，終將引發結構性失衡。 「我們不應遏制正常的市場競爭，但有必要對非理性競爭行為加以引導。」知名經濟學者、工信部信息通信經濟專家委員會委員盤和林建議，保持外賣平臺準入門檻的開放與暢通，確保市場中長期存在3家以上實力相當的平臺，以維持競爭格局，同時推動平臺佣金透明化，公開商家引流成本，以促進行業公平與可持續發展。 歐陽日輝建議，網際網路平臺進一步完善補貼計劃，防止競爭過熱的局部情況，強化對中小商家和騎手權益的保護，同時引導平臺加強技術創新與商業模式升級。他還提出，政府與平臺需建立良好的溝通機制，統籌監管力量，推動成立全國電子商務行業協會，協同推進數字消費等新業態的基礎設施建設。 中青報·中青網記者 賈驥業 魏婉來源：中國青年報
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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