重慶啟動十萬大學生職業體驗行動
2025-11-22 13:04 3,736次浏览財米油鹽｜「反內卷」成熱詞，普通人如何理解它？ 羊毛出在羊身上，「價格戰」沒有贏家。 前陣子的「外賣補貼大戰」全網刷屏。低至「零元購」的補貼優惠一時讓消費者得利、商家漲單、騎手增收，但也造成了非理性消費、商家爆單、騎手不堪重負。如果任其發展，不斷攤薄的商家利潤、逐漸縮水的產品質量和配送服務，不僅將造成「穀賤傷農」的局面，還會逐漸蠶食消費者權益。 於企業而言，「內卷式」競爭常常「光賺吆喝不賺錢」，甚至導致虧本。數據顯示，2024年汽車行業利潤率降至4.3%，新能源品牌中僅有比亞迪、賽力斯、理想、零跑4家盈利，多家車企研發費用出現下滑。降價帶來的成本壓力沒有憑空消失，而是轉嫁到了供應鏈企業身上，嚴重危害產業鏈健康可持續發展。 於經濟發展整體而言，無底線的「價格戰」如同「興奮劑」，只能獲得短期刺激。利潤擠壓下，企業或許降薪裁員，更無力投入研發與人才培養。長此以往，產品和品牌競爭力終會受到「反噬」，並將動搖宏觀經濟根基與全球競爭力。 自去年底中央經濟工作會議以來，多個重磅會議都旗幟鮮明地強調要「防止『內卷式』惡性競爭」。近段時間，我國「反內卷」力度更大、措施更細：6月底，反不正當競爭法完成修訂；7月底，價格法修正草案徵求意見稿，進一步完善反不正當競爭與定價行為的規則制度；中央財經委員會第六次會議將「治理企業低價無序競爭」和「推動落後產能有序退出」列為重點任務。 部分行業已應聲而動：17家車企宣布將供應商支付帳期統一至60天內；33家建築類企業聯合發出建築行業「反內卷」倡議書；多家國內頭部光伏玻璃企業計劃集體減產30%。 不拼價格，拼價值！經濟領域「反內卷」的齒輪已開始轉動，要見實效，仍需社會各界持續發力、協同配合，才能讓齒輪轉得更順，共同打造投資有回報、企業有利潤、員工有收入、政府有稅收的多贏局面。 總策劃：孫海峰 製片人：章斐然 謝婷 監製：呂騫 策劃：申佳平 李佳 文字：方經綸 攝像：史新培 剪輯：石雪 實習生廖小榕 設計：鄭美鈺 包裝：趙晨
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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