【光明時評】提升職業技能培訓 促進高質量就業
2025-12-04 07:15 8,378次浏览央廣網北京8月12日消息(總臺中國之聲記者韓雪瑩 錢成)據中央廣播電視總臺中國之聲報導，「一件代發」作為中間商賺差價的商業模式，常見於無貨電商商家。然而，該商業模式在運行過程中，極易在消費者信息保護、產品售後、服務保障等環節出現法律糾紛。 近日，江蘇省宿遷市中級人民法院審結一起電商平臺對入駐商家開具違約單引發的糾紛案，判決最終支持電商平臺對該商家作出的「惡意倒賣」的定性，認定了商家的違約行為。商家如何步步違約，構成了「惡意倒賣」？電商「惡意倒賣」有哪些危害？ 2023年7月，廖某作為商家和甲公司籤訂服務協議，併入駐該公司旗下網購平臺經營網店，繳納保證金3000元。廖某和甲公司籤訂的服務協議由正文、公示於網購平臺的各項規則等共同組成。 案件承辦人、宿遷市中級人民法院民二庭葛法官介紹：「雙方當時的服務協議約定，在事前未取得客戶授權的情況下，通過購買平臺以外店鋪商品完成自己店鋪內訂單交易的行為，明確為惡意倒賣行為，並約定了相應的違約後果。」 根據協議，惡意倒賣行為包括但不限於運單信息顯示來源於其他平臺渠道、客戶收到來自第三方平臺或渠道的物流簡訊或售後電話等；店鋪多次發生「一般」程度違規視為違規程度「嚴重」，對於「嚴重」違規程度的店鋪，平臺可扣除違約金1萬元。儘管協議中有明確的約定，但廖某為了降低運營風險，仍然在此網購平臺上做起了「一件代發」的無貨買賣。 葛法官表示：「在實際銷售中，廖某在接到訂單之後，直接將客戶的訂貨信息等披露給了乙平臺公司旗下的一個入駐商家並且支付貨款，由該商家發貨給客戶，而物流簡訊顯示貨物是來自於乙公司旗下平臺。2024年3月至5月，甲公司發現了廖某這一行為，於是以惡意倒賣為由給予廖某兩次違規處理，但廖某仍沒有改正。甲公司在進行第三次違規處理時，向廖某開具了1萬元的違約單，後續扣除了廖某的3000元保證金用於抵扣違約金。廖某向平臺申訴，平臺審核後給出的結論是『商家違規情況屬實』。」 廖某不接受處理結果，遂訴至法院，要求撤銷甲公司單方面對其收取1萬元違約金的處理決定，並主張甲公司應配合其完成退店程序以及應退還店鋪保證金3000元。廖某稱其店鋪是從工廠直接發貨，不存在惡意倒賣的情況，其未違反平臺規定。 甲公司則辯稱，廖某在甲公司平臺經營，應當遵守平臺規則。2024年3月以來，平臺獲取到廖某的店鋪向消費者發送的帶有乙公司平臺字樣的物流簡訊，能證明廖某的行為已違反甲公司平臺關於惡意倒賣的規則。且甲公司多次向廖某開具違約單後，廖某仍繼續違規，其按照約定作出處理，合理、合法。 葛法官進一步解釋：「法院經過審理之後認為，雙方籤訂的服務協議內容是不違反法律規定的，也就是說雙方協議約定有效。其實平臺對於惡意倒賣行為在協議中的約定，主要是從兩個方面考慮，一方面是保護消費者權益，另外一方面是基於網購平臺自身商譽的建設。而廖某在經營過程中的行為明確符合雙方關於惡意倒賣行為的約定，基於此，平臺給予廖某相應的違約處罰，本質上是一種違約責任。」 法院認為，甲公司作出的處罰力度與廖某違約行為程度相當，符合比例性原則；同時，甲公司在作出案涉處理時遵守相關程序，給予了廖某申訴機會。因此，甲公司扣除廖某保證金3000元作為違約金的行為屬於其依照協議約定履行其平臺監管職責之舉，不應返還。因廖某尚未按照商家主動退店流程向甲公司平臺提出退店申請，故對其要求甲公司配合其關店的訴訟請求不予支持。法院最終判決駁回廖某的訴訟請求，該判決現已生效。 針對本案，宿遷市中級人民法院民二庭朱庭長表示，隨著數字經濟不斷發展，各電商平臺在經營模式、產品特色、物流服務等方面形成了自身獨有特點，電商平臺以自身商譽作為商品信譽的依託，對潛在消費者形成了不同的吸引力。在司法實踐中，惡意倒賣的危害關鍵在於經營行為的欺騙性，以及對商業秩序的擾亂。 朱庭長說：「惡意倒賣損害了消費者在商品價格、商品質量、服務質量以及物流履約等方面的知情權和期待權，影響了消費者購物體驗。為了確保終端的消費者收到商品時對於貨物品質和來源不至於產生認知混淆，惡意倒賣行為被有關平臺所禁止，這既是平臺自身品牌建設的需要，也是保護消費者知情權、選擇權的需要。」 對此，法院提示廣大消費者，購買商品應在正規電商平臺購買，避免通過不明來源的第三方賣家下單。 朱庭長表示：「購物下單前注意查看商家聲譽、評價記錄等，收到貨後要核實物流信息與訂單信息是否一致，如果遇到惡意倒賣情形的，應當立即保留證據，聯繫平臺客服進行投訴，必要時向監管部門舉報，或者通過法律手段維護合法權益，防止因倒賣發生的商品質量瑕疵和因發貨地址不一致導致的維權難。」
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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