直擊現場：川青鐵路尖扎黃河特大橋發生施工繩索斷裂事故
2025-12-08 08:58 6,371次浏览北京8月10日電 題：「兩山」理念蘊含怎樣的環境權觀念？ 作者 何志鵬 吉林大學法學院院長、吉林大學人權研究中心執行主任 在環境領域，中國有一句廣為人知的科學論斷：綠水青山就是金山銀山，即「兩山」理念。隨著實踐發展，其內涵不斷豐富，逐步拓展出「冰天雪地也是金山銀山」等更深意涵。 今年恰逢「兩山」理念提出20周年。回顧歷史，立足當下，「兩山」理念在中國經濟社會發展全局中發揮了重要作用，也為尊重、保護和實現人民群眾的環境權提供了理論指導，其中蘊含的環境權觀念，更為國際社會人權保障帶來啟示。 內蒙古阿爾山的霧凇美景。(資料圖)記者 張瑋 攝 以金山銀山看待綠水青山 「兩山」理念的首要啟示在於重視環境自身價值。 人類出現環境問題，或因為短視、自私，或因為無知、魯莽，或因為貧窮、無奈。歷史上，不少國家因忽視環境保護、片面追求經濟增長而付出代價，其後果往往觸目驚心。 表面上看，企業作為生產者，汙染了環境卻沒有承擔成本，好像佔得了便宜；但事實上，包括企業在內的社會主體普遍遭受了環境的反噬，即環境成本外部化——其本質是讓公眾乃至全人類承擔企業經濟增長所消耗的環境成本，既違背道德，也反噬經濟效益。 隨著人類社會不斷發展，人們越來越意識到環境保護的重要價值。在中國，將綠水青山看作金山銀山，實際上是提醒所有社會生產生活中的行動者：清潔美麗的環境本身也具有經濟價值，不可隨意汙染、破壞。中國的環境立法、環境執法監督等機制更要求經濟發展規劃必須在充分考慮環境影響的前提下進行，環境需要成為整體發展框架的重要部分，而非作為附屬品存在。人們認識到環境本身的價值，就不會再用魯莽行動片面追求局部、小範圍、短期經濟增長，而是更充分評價一種行為的環境影響，更審慎思考一項行動的環境成本。 2025年7月23日，山東青島，一輛公交車在加注燃料電池氫。近日，中國一企業向社會車輛充裝加注燃料電池氫突破1000噸，為區域綠色交通發展注入強勁動能。發 張進剛 攝 縱金山銀山難換綠水青山 「兩山」理念提醒人們，與其等到出現了汙染事故再採取行動進行環境補償，不如事先研究判斷，採取預防性措施保護環境、保障環境權。 歷史上，人類曾見證過很多環境資源的不可逆損失。渡渡鳥因人類不停捕獵而滅絕，這種生物多樣性的損失不可彌補；同樣的，土壤荒漠化也是對生態環境的深層次破壞，修復所需時間極長、修復成本極高。 如果人們只關注環境訴訟與損害賠償，很容易忽視一個關鍵：人類可以擁有美好的生活環境而沒有巨額財富，但無法只擁有財富卻失去適宜生存的環境；人類能在優美的環境中感受健康和愉悅，卻難在疾病纏身、靠金錢維繫生命時體會幸福。訴訟換不來良好的環境，金錢贖不回逝去的健康。片面強調以制裁和訴訟方式維護環境權，就是捨本逐末，忽視了幸福生活的核心要素。 因此，人類最理性的選擇是充分預見行動的環境後果，避免因漠視環境而導致不可挽回的損失。「兩山」理念深刻揭示：金錢買不回綠水青山，買不回健康，更買不回消逝的生命。這從更深層提醒人們，珍惜和愛護美好的環境，才是對幸福生活最根本的守護。 從綠水青山贏得金山銀山 守護綠水青山，方能贏得金山銀山，擁有綠色的生活環境，意味著有更廣闊的發展機遇。 從最簡單的因果關係分析，良好自然環境中的居民健康水平遠遠高於受汙染的環境。減少了醫療成本，意味著效益的提升。進而言之，環境優美的地區更易給人留下良好印象，從而吸引更大規模投資，帶動企業入駐與經濟增長。 此外，優美的環境本身已成為可消費的資源。隨著當前人們消費觀念的轉變，更多人願意為優美的環境買單——年輕一代將環境優美之地視為理想之地，推動環境資源富集地成為網紅打卡地。維護好藍天白雲、青山綠水，能吸引大量遊客，從而帶動交通、餐飲、服務等產業協同發展，環境資源由此轉化成為經濟動能。 可見，綠水青山與金山銀山之間存在因果關聯。守護綠水青山，不僅惠及一方人民、造福自然生靈，更對國家安全和地方發展具有深遠價值。 2024年12月14日，江蘇南通濱江風光帶冬日景觀。近年來，當地不斷開展沿江地區生態修復和保護工作，打造「面向長江，鳥語花香」的濱江之城。 記者 泱波 攝 以國際合作共建綠水青山 環境權的維護，面臨環境問題長期性、廣泛性、流動性的挑戰。任何地區都不能不顧周邊環境的惡化，而只保證自身環境的優美。這恰恰揭示了共建綠水青山、共獲金山銀山的環境權合作路徑，即跨區域的環境協同。 受人類跨域活動、動物遷徙、水和大氣流動等因素影響，汙染破壞的後果終將反噬行動主體。全球臭氧層空洞、氣候變化和海洋塑料汙染等議題，都已直觀印證了汙染問題的跨國界性和環境權的共享屬性。若一國奉行以鄰為壑的思路，只保護本國環境卻去他國汙染破壞，不僅違背道德準則，更無法真正實現自身環境權益的有效維護。 從這個意義上看，國際社會需要三管齊下：一是深化對環境權廣泛性、長期性的認知，強化充分有效的合作；二是審慎行動，評估自身行為對跨域環境權的潛在影響；三是深化國家間合作，重點提升發展中國家的環境治理能力。 國際社會更應倡導審慎行動，通過預先規劃與汙染防控，減少環境損失、共建綠水青山；同時加強知識共享與發展支持，實現共同、協調、可持續的清潔發展。 當地時間2025年7月14日，中國「兩山」理念支撐可持續發展邊會在紐約聯合國總部舉行。記者 廖攀 攝 部分國家僅以損害賠償索求經濟利益，本質上並沒有抓住環境問題的核心和關鍵；有些國家表面高喊口號，卻不切實幫助知識和能力不足的國家維護環境；有些則大肆提升環境稅、以環境為藉口設貿易壁壘……這些都不是真誠的環保舉措，反可能以環保之名阻礙發展，加劇環境破壞。今年7月，中歐領導人共同發表關於應對氣候變化的聯合聲明，展現了以務實行動推動氣候合作的決心。如果世界各國都能按照這樣的思路推進合作，全球綠水青山的願景將更加可及，人類的生活環境也將愈發美好。(完) 作者簡介： 何志鵬。作者供圖 何志鵬，吉林大學法學院院長、吉林大學人權研究中心執行主任、吉林大學法學院國際法研究中心主任，教授、博士生導師，任武漢大學國際法研究所兼職研究員、中國國際法學會常務理事、中國人權研究會常務理事、中國國際經濟法學會副會長、中國國際私法研究會常務理事等。2016年入選教育部長江學者獎勵計劃青年學者，2017年入選第八屆「全國十大傑出青年法學家」，2021年入選國家萬人計劃領軍人才。
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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