魯迅夾煙牆引爭議：公共空間文化符號該如何轉譯？
2025-10-26 02:07 2,823次浏览海口8月8日電 (記者 王子謙)海南省發展和改革委員會副主任楊善華8日說，海南自貿港擁有全國最短的外商投資準入負面清單以及擴大開放試點先行先試優勢，為外商投資提供了更寬領域的市場準入。 楊善華當日在海南省新聞辦公室舉辦的《海南自由貿易港外商投資條例》(簡稱《條例》)發布會作上述表示。 《條例》明確，海南自貿港全面落實外商投資準入前國民待遇加負面清單管理制度，實施特別適用於海南自貿港的外商投資準入負面清單。 楊善華說，相比全國版和自貿試驗區版外商投資準入負面清單，海南自貿港外商投資準入負面清單具有突出的開放優勢。同時，海南自貿港作為醫療、增值電信等領域擴大開放試點地區，在相關外資準入領域具有試點的先行先試優勢。 第一是負面清單開放優勢。海南自貿港外商投資準入負面清單是全國最短的負面清單，支持海南自貿港多個領域在全國率先開放。在教育領域，允許境外理工農醫類高水平大學在海南自貿港獨立辦學。在法律服務領域，允許外商投資部分涉海南商事非訴訟法律事務。 此外，在增值電信領域，海南自貿港取消了在線數據處理與交易處理業務外資準入限制，允許實體註冊、服務設施在海南自貿港的企業面向自貿港全域和國際開展網際網路數據中心、內容分發網絡業務；在採礦業領域，取消禁止外商投資的相關規定，按照國家和海南省礦業領域內外資一致的措施實施管理。 第二是擴大開放試點先行先試優勢。在醫療領域，允許外商投資企業從事人體幹細胞、基因診斷與治療技術開發和技術應用，支持外國投資者設立外商獨資醫院。在增值電信領域，除了外商投資準入負面清單率先開放的業務以外，取消了網際網路接入服務、信息服務中信息發布平臺和遞送服務(網際網路新聞信息、網絡出版、網絡視聽、網際網路文化經營除外)、信息保護和處理服務等增值電信業務的外資股比限制。 楊善華表示，海南下一步將持續推動合理縮減海南自貿港外商投資準入負面清單，進一步提升外商投資自由便利化水平。(完)
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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