李在明支持率跌至56.5%，創就任以來最低
2026-01-17 16:06 9,158次浏览2025年立秋，全國多地奶茶店因「秋天的第一杯奶茶」促銷活動出現爆單現象，部分門店訂單積壓超千杯，外賣平臺系統一度崩潰；外賣騎手排成長龍，只為順利取到貼有「秋天第一杯」貼紙的奶茶…… 近五年，「秋天的第一杯奶茶」持續走紅，折射出當下消費市場中新模式與新業態的蓬勃發展，也讓我們清晰地看到了消費市場中蘊含的巨大活力和潛力。 一方面，悅己消費、情緒消費等個性化、多元化消費方興未艾。 一杯奶茶，不再僅僅是解渴的飲品，更承載著消費者在特定時節給自己的一份甜蜜犒賞、對朋友關愛的表達，是悅己消費、情緒消費的生動體現。 在當今的消費市場中，個性化消費逐漸成為主流。消費者不再滿足於千篇一律的商品和服務，而是更加注重產品的獨特性是否能夠滿足自己的個性化需求。以奶茶市場為例，杯子設計與某知名品牌IP的聯名，為消費者帶來全新的視覺與情感體驗；杯型設計更是別出心裁，既有精緻小巧的mini杯，又有1000ml的「噸噸桶」，全方位滿足了消費者多樣化的需求。 另一方面，品質化與可持續化並重，新消費價值凸顯。 消費者在追求個性化的同時，對產品的品質提出了更高的要求。消費者更傾向於選擇質量上乘、製作精良的產品，並且關注產品生產過程中的環保和社會責任問題，追求配料表極簡化的零添加食品。 從「秋天的第一杯奶茶」可以看出，半糖、微糖成為健康新選擇；口味從傳統的「珍珠+奶」創新到「山茶花烏龍+低聚果糖」，滿足消費者對新鮮口感的需求；包裝從塑料到「可降解秸稈+溫變油墨」，既環保又具有趣味性。消費者願意為「更好的自己」及「更綠的地球」支付溢價，這種消費觀念的轉變，也將推動企業更加注重產品的品質和環保性能，促進消費市場的可持續發展。 「秋天的第一杯奶茶」看似是短期消費熱潮，實則折射出供給側的長期變革。商家為迎合消費者個性化、品質化需求，不斷加大研發，推出新口味、新包裝與新營銷方式。這種供給側的創新升級，會進一步激發消費欲望、拉動需求增長，形成供需良性互動，推動消費市場持續繁榮。
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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