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2025-11-07 19:42 9,614次浏览在美國關稅政策再成焦點之際，諾貝爾經濟學獎得主保羅·克魯格曼(Paul Krugman)近日接受英國《金融時報》播客節目邀請，與《金融時報》首席經濟評論員馬丁·沃爾夫(Martin Wolf)展開對話，製作推出六期特別節目《沃爾夫-克魯格曼對話》，討論了美國在川普政府政策下面臨的信任危機和治理崩潰的風險，特別對川普政府的貿易與關稅政策進行了罕見的系統性批評。 △克魯格曼在《金融時報》播客節目中，對川普政府的關稅政策進行了尖銳批評 克魯格曼在訪談中說，川普政府正將關稅從一個經濟調節工具變為赤裸裸的「政治威脅手段」，不僅破壞了全球對美國制度的信任，也正在侵蝕美國國內的治理基礎。 「談則減稅，拒則懲罰」的新秩序 克魯格曼認為，川普在任期間對中國、歐盟及其他經濟體不斷揮舞關稅大棒，意在逼迫對方就範，這種「威脅即政策」的做法已成為一種新型經濟外交常態。克魯格曼直言，該策略正在顛覆自布雷頓森林體系以來美國所主導的「規則型貿易秩序」，將其引向一個以「力量至上」為導向的非制度化時代。 △在《沃爾夫-克魯格曼對話》第一期節目中，克魯格曼批評川普常以「一條推文決定政策」的方式來調整關稅，其無序性與不可預測性導致全球市場對美國失去信心 「這不僅是對經濟學理性分析的否定，更是對合作機制的根本破壞。」克魯格曼強調。他舉例稱，川普政府對墨西哥、加拿大和中國等主要貿易夥伴頻繁更改關稅威脅言辭，嚴重打擊了投資者和企業對未來政策環境的預期穩定性。「當經濟行為者不再相信規則本身具有連續性，而是擔心哪天總統發一條推文，稅率就變了，這不是市場經濟，而是政策投機。」 從制度經濟體滑向「尋租國家」？ 這次訪談中，克魯格曼提出一個判斷：如果關稅政策工具繼續被武器化，美國將愈發像一個「尋租型國家」(rent-seeking state)，即決策權不再由制度和法治約束，而成為政治集團或個人謀取短期利益的手段。 「在某種意義上，川普的關稅政策展示了他眼中『總統權力』的極限邊界——不是去調和利益，而是用威脅製造服從。」克魯格曼表示，這種做法讓他想起一些治理脆弱國家的「強人統治」模式。 克魯格曼進一步表示，正是這種任意性極強的行政權使用方式，正在導致「制度信任的崩塌」，不僅損害了美國在全球經濟治理中的正當性，也動搖了其作為「安全資產提供者」的地位。克魯格曼說：「你不能一方面要求全球資金繼續信任美元、美國國債，一方面又在國內政治與國際政策上大搞不確定性。」 關稅邏輯背後的「美國優先」困境 克魯格曼強調，川普對關稅的使用並非源自嚴謹的產業保護主義邏輯，而是一種民族主義情緒的表達工具，是其「美國優先」政策的直接延伸。 他分析稱，這種情緒政治化的關稅政策雖然短期內可帶來選舉紅利，但長期來看，其實際經濟收益微乎其微，甚至可能引發全球供應鏈脫鉤和美國製造業成本上升。 克魯格曼警告說：「關稅從來都不是孤立存在的，它必然引發連鎖反應。而這種反應的最大受害者，往往是本國消費者與小企業。」 經濟學家的「悲觀旋律」 在訪談節目結尾，當主持人請嘉賓選擇一首代表當前情緒或觀點的歌曲時，克魯格曼選擇了美國已故著名女歌手卡羅爾·金(Carole King) 的名曲《為時已晚》(It's Too Late)。克魯格曼表示，雖然這首歌並非關於政治，但它的憂鬱旋律和「為時已晚」的主題，卻恰如其分地表達了他自己對美國制度滑坡的無奈與悲觀。 《金融時報》評論認為，克魯格曼的言論，在當下的美國政壇語境中頗具警世意味。美國是否會徹底從「制度主義」滑向「工具主義」，將是全球密切關注的焦點。(央視記者 武衛紅)
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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