韓媒：被指撕毀中國外交官肖像，韓國辱華右翼團體遭警方調查
2025-10-29 07:11 1,576次浏览英國倫敦政治經濟學院格蘭瑟姆氣候變化與環境研究所公正轉型金融實驗室主任尼克·羅賓斯、政策與傳播主任鮑勃·沃德8月9日在《中國日報》撰文稱，美國「大而美」稅收和支出法案的出臺或將進一步衝擊本土清潔能源市場，同時反倒給其他國家帶來巨大經濟機遇，可謂弄巧成拙。漫畫作者：中國日報 石宇「大而美」法案弄巧成拙文章指出，一段時間以來，美國政府加徵關稅導致諸多低碳產品進口成本增加。如今，「大而美」法案提前終止清潔能源稅收抵免，勢必進一步衝擊清潔能源產品市場，或將導致美國更加依賴化石燃料，進而對氣候造成更大影響。該法案將給美國清潔能源生產商和消費者帶來更多挑戰，同時可能波及這類產品的出口商。與此同時，這項新法案或許有助於中國抓住快速增長的清潔能源市場的機遇。從戰略上說，接下來的工作重點是利用這一契機，實現到2030年將全球可再生能源裝機容量增加兩倍的目標，這是2020年至2030年需要實現的關鍵氣候目標之一。中美對大規模電力存儲領域的投資在全球範圍內名列前茅，中美歐在該領域的投資佔全球總投入的90%以上。然而，「大而美」法案可能預示著美國電力存儲行業投資降溫，而中國將在該領域佔據決定性優勢。若對美出口的清潔能源產品有所下降，中國完全可以通過增加對其他國家的出口來抵消。統計數據顯示，中國對發展中國家出口的光伏組件已經超過對發達國家的出口量。中國電動汽車製造商也在開拓國際市場，致力於出口更加清潔、有競爭力的新能源汽車，用以取代燃油車。中國電動汽車和電池製造商已經宣布，將在印度尼西亞、泰國、巴西、墨西哥和土耳其等主要海外市場投入巨資，用以新建工廠、擴大產能。同樣值得一提的是，2025年3月，中國太陽能電池板產量創新高。按出口額計算，2023年，44%的中國太陽能電池板銷往新興經濟體和發展中國家。2024年，許多新興經濟體和發展中國家從中國進口的太陽能電池板創下歷史紀錄。中國清潔能源發展如何惠及世界？文章進一步分析稱，在當前背景下，各國政府和企業如何從中國清潔能源發展中受益？為此，我們需要設立新一代合資企業，讓中國製造商同其他亞洲國家以及非洲、歐洲和拉丁美洲的製造商實現互利合作。與此同時，我們需要構建全球夥伴關係，從而加強清潔能源產品貿易中的環境與社會保障。自2022年以來，中國製造的太陽能電池板和風力渦輪機的價格大幅下降，這對非洲國家而言尤其有利。目前，非洲獲得的清潔能源投資僅佔全球總投資的2%。數據顯示，過去幾年，奈及利亞等非洲國家從中國進口的清潔能源產品數量顯著增加。今年11月，《聯合國氣候變化框架公約》第三十次締約方大會（COP30）將在巴西貝倫舉行。在此背景下，國際社會迫切需要展示中國如何憑藉在全球清潔能源市場的領先地位促進非洲的綠色工業化，以及如何在全球範圍內創造新的就業崗位和商業機遇。文章最後強調，得益於中國的大規模投資，全球清潔能源市場實現了驚人增長，這無疑有助於消除全世界因美國放棄履行氣候責任而產生的悲觀情緒。（英文原文刊發於《中國日報》智享匯欄目）
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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