青島科技大學教授研發新型熱電材料 研究成果在《Nature》發布
2026-03-05 10:30 1,419次浏览聖保羅8月14日電 (記者 林春茵)當地時間13日，巴西中資企業協會與馬祖古·梅洛律師事務所在巴西聖保羅聯合舉辦「中資業務大講堂」，聚焦「中國企業在巴西海關面臨的機遇與挑戰暨巴西聯邦政府鐵路和公路特許經營監管模式介紹」，近百名在巴西中企代表參加。 8月13日，巴西聖保羅，巴西馬祖古·梅洛律所雷森德律師在「中資大講堂」上詳解巴西海關政策紅利。記者林春茵攝 中國銀行(巴西)有限公司行長、中資企業協會會長張廣華在致辭中指出，近年來，巴西政府持續推動「數字海關」改革，為中企帶來政策紅利；在交通基礎設施項目機遇方面，尤其是鐵路和公路領域的特許經營項目，越來越多的項目面向私營企業開放，為中資企業提供了重要的發展機會。 「與此同時，中資企業在海關通關環節仍面臨流程複雜、隱性成本高、不可預見性強等挑戰。」張廣華坦言，巴西特許經營模式要求企業不僅承擔建設任務，還要負責運營與維護，這對企業的綜合能力提出了更高要求。同時，項目涉及多部門審批、法律合規、環境評估等，企業需要做好充分準備。 活動現場。記者林春茵攝 巴西中企協秘書長、中國貿促會駐巴西代表處首席代表李東成表示，此次活動聚焦巴西經營過程中的關鍵痛點，以期幫助中企吃透海關政策紅利、降低合規風險、抓住市場機遇，為中企紮根巴西市場提供專業支持。 此次講座邀請擁有15年以上稅法、政府關係和海關法領域經驗的馬祖古·梅洛律師事務所合伙人、聖保羅律師協會成員雷森德律師，詳細介紹了海關新監控工具與法律要求、市場優勢分析、主要合規問題及應對建議，及降低進口成本及投資稅收激勵的路徑等。 活動現場，中企代表提問。記者林春茵攝 巴西國家陸路交通局局長費利佩·奎羅斯攜十餘個明年啟動的公路和鐵路招標項目作現場動員。巴西國家陸路交通局辦公室主任埃莉莎·格德斯解讀了項目審批、法律合規、環境評估等流程，鼓勵中資企業積極參與。 奎羅斯表示，巴西近年來大力推進基礎設施建設，越來越多項目向私營資本開放，特許經營模式要求企業承擔建設、運營和維護全鏈條任務，為有能力的中企提供廣闊舞臺。 中國駐聖保羅總領館經濟商務參贊白春暉在致辭中指出，中巴兩國元首日前剛剛通電話，充分肯定雙方發展戰略對接成果。聖保羅至坎皮納斯城際鐵路等重點合作項目進展順利，巴西特色農產品正加速進入中國市場。總領館將繼續為中資企業牽線搭橋，推動雙邊貿易投資合作不斷深化，並鼓勵企業依法合規經營，樹立良好品牌形象。(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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