罪行昭昭！電影《731》揭開活體實驗真相
2025-11-20 08:43 7,287次浏览1930年，《斯穆特-霍利關稅法》開啟了一場全球貿易災難。近百年後，美國再次站在了類似的岔路口。8月7日午夜，美國對多個貿易夥伴加徵的新一輪關稅正式生效。根據總統川普籤署的行政令，數十個國家和地區被徵收10%-50%不等稅率，將美國整體關稅水平推至1935年以來的最高點。川普稱這些關稅為美國「賺來了數萬億美元」，並堅稱貿易協議正讓美國「再次富裕」。但從市場到學界，並沒有人為其政策背書。近期，三裡河就新一輪加徵關稅採訪了多名美國經濟學家。他們普遍認為，川普所犯的錯誤，比當年的《斯穆特-霍利關稅法》有過之而無不及。在他們看來，沒有人能在貿易戰中真正勝出。美國鮑爾州立大學經濟學教授麥可·希克斯對三裡河表示，這份加稅清單既沒有評估對國內經濟的影響，也未考慮美國的盟友關係或國家利益。惠譽評級首席經濟師布萊恩·庫爾頓稱，美國的有效關稅率上升至17%，這將是自1935年以來的最高水平，2024年時該數字僅為2.3%。彼時，在《斯穆特-霍利關稅法》的影響下，美國經濟非但沒有好轉，反而進一步陷入大蕭條。時任總統胡佛本意是保護本國產業，卻招致全球報復，從而重創美國和世界經濟，其負面影響甚至持續至二戰。「將川普的政策與當年類比，對胡佛政府反而不公。」希克斯強調，當今人們對關稅危害的認知遠勝上個世紀，因此，川普所犯的錯誤比當年更為嚴重。美國桑福德大學經濟學教授阿爾特·卡登也認為，川普正在犯與大蕭條時期同樣的錯誤。但不幸的是，這些錯誤在政治上很受歡迎。人們只關注肉眼可見的好處，卻忽視了難以察覺的成本。與關稅政策同步推進的，是一套以投資換取豁免的談判機制。多個國家和地區宣布巨額投資或採購承諾，以期換得較低稅率。韓國稱將在美投資3500億美元，歐盟則聲稱企業將投入至少6000億美元，日本也推出了5500億美元基金。希克斯認為，這些所謂的讓步多數本就存在，如今只是為安撫川普而刻意擺上檯面。此前許多聲勢浩大的投資承諾最後都化為泡影，因此本輪貿易談判，並不意味著美國贏得了勝利。現下，川普已經開啟了新的貿易競爭時代。卡登認為，新一輪加徵關稅意味著更高的物價、更少的商品和更大的資源浪費，直接削弱全球貿易效率。與此同時，美國對外善變並強硬的姿態，反向促進了其他國家間的橫向協作。就在同一天，中國海關總署公布今年前7個月外貿數據，進出口總值同比增長3.5%，對東協、歐盟、非洲、中亞等地的出口快速增長，對美出口的下滑被有效填補。這一數據被多家美國媒體形容為「打破預期」。希克斯警告，美國選擇對全球約98%的國家發動單邊貿易戰，這種反覆無常且怪異的關稅徵收方式將對供應鏈轉移產生重大影響。「即便關稅取消，許多企業也理所當然地認為美國是一個不穩定的經商之地。這無疑將損害美國的經濟以及我們與盟友的關係。」近百年前，美國用關稅築起壁壘，也拉開了全球衰退的序幕。百年之後，代價或許更加高昂。(「三裡河」工作室)
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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