甘肅高校輔導員「破圈」記 從話語轉型到價值共鳴
2026-01-18 18:33 3,852次浏览8月5日電(記者 張乃月)最近，印度和美國又槓上了。 美國總統川普8月4日發文威脅，稱由於印度大量購買俄羅斯石油，還在公開市場上出售其中大部分石油謀取暴利，所以要「大幅」提高對印度輸美商品的關稅。 當天，印度外交部發布聲明，回應威脅的同時，也指出美歐在俄羅斯問題上的雙標。 資料圖：石油。 美歐「雙重標準」 對於美方的指責，印方表示，針對印度的行動「既不公正也不合理」，其將「採取一切必要措施維護國家利益和經濟安全」。 在聲明中，印度外交部還解釋了為何從俄羅斯進口石油。 「自烏克蘭危機爆發以來，印度就因從俄羅斯進口石油被美國和歐盟針對。事實上，印度之所以開始從俄羅斯進口石油，是因為危機爆發後，傳統的供應線被轉移到了歐洲。當時美國積極鼓勵印度進行此類進口，以增強全球能源市場的穩定性。」 換言之，印度進口俄石油是迫不得已，也得到了美國的支持。 印度還表示，這樣做是為了讓印度消費者用上可預測且能負擔得起的能源，是全球市場形勢所迫。 印度外交部的聲明。圖片來源：印度外交部發言人社交媒體截圖 隨後，聲明矛頭一轉，稱「那些批評印度的國家，自己卻沉迷與俄羅斯做生意」，而且，買的還不是國家剛需的產品。 通過列舉數據，印度指出，2024年歐盟與俄羅斯的貨物貿易額達675億歐元。2023年的服務貿易額估計為172億歐元。這遠超印度與俄羅斯該年或此後的貿易總額。歐俄貿易，不僅涉及能源，還包括化肥、礦產、化學品、鋼鐵以及機械和運輸設備。 美國方面，則是在持續從俄羅斯進口核工業、電動汽車工業所需的部分原料以及化肥和化學品等。 石油與關稅 事實上，美國和印度圍繞俄石油與關稅的問題爭吵已久。 美國總統助理、政策副幕僚長和國土安全顧問米勒甚至曾向媒體表示，印度購買俄羅斯石油，實際上是在烏克蘭危機中資助俄羅斯，這一做法不可接受。 7月底，川普曾稱，「我不在乎印度與俄羅斯做什麼。他們願意一起拖垮兩國死氣沉沉的經濟，隨他們去。」 川普這番表態後，印度總理莫迪隨即在該國的一場集會上呼籲民眾購買國貨。他表示，世界經濟面臨諸多挑戰，形勢不太穩定，「現在，無論我們買什麼，標準應該只有一個：買那些由印度人揮灑辛勤汗水製造出來的產品。」 資料圖：印度總理莫迪。 對於印度購買俄羅斯石油一事，有外媒援引印度政府消息人士指出，俄印已籤訂長期供油合同，短期內停止交易「並非易事」。 印方人士表示，印度進口俄羅斯原油，有助於避免全球油價飆升。烏克蘭危機後西方國家對俄能源實施制裁，但全球油價並沒有顯著上漲。 印度外交部發言人也曾在回應涉俄問題時表示，印俄關係穩定且經受時間考驗，不該透過「第三方國家的稜鏡」審視。 路透社援引貿易消息人士數據報導，印度是俄羅斯海運原油的最大買家，今年1月至6月，印度每日進口約175萬桶俄羅斯石油，同比增長1%。彭博社彙編的數據顯示，今年上半年印度每日出口約140萬桶精煉燃料，但很難量化印度石油出口中有多少是來自俄羅斯原油。 有分析認為，川普最新的言論是一種施壓策略，其目標仍是關稅。 目前，印度政府已表示有意繼續與美國進行談判，以期降低關稅。印度正考慮增加從美國的天然氣採購量，並增加通訊設備和黃金的進口量。但雙方仍存在諸多分歧，如印度不願向美國開放農業和乳製品等敏感行業。 7月30日，川普宣布將從8月1日起對印度輸美商品徵收25%的關稅，並實施其他「懲罰」。
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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