增值稅法實施條例向社會公開徵求意見，有哪些看點？
2025-10-31 10:00 8,354次浏览8月12日電 據商務部網站消息，商務部發布公告2025年第39號，公布對原產於加拿大、日本和印度的進口滷化丁基橡膠反傾銷調查的初步裁定。具體內容如下： 根據《中華人民共和國反傾銷條例》(以下簡稱《反傾銷條例》)的規定，2024年9月14日，商務部(以下稱調查機關)發布2024年第38號公告，決定對原產於加拿大、日本和印度的進口滷化丁基橡膠(以下稱被調查產品)進行反傾銷立案調查。 調查機關對被調查產品是否存在傾銷和傾銷幅度、被調查產品是否對國內滷化丁基橡膠產業造成損害及損害程度以及傾銷與損害之間的因果關係進行了調查。根據調查結果和《反傾銷條例》第二十四條的規定，調查機關作出初步裁定(見附件)。現將有關事項公告如下： 一、終止對原產於印度的進口被調查產品的反傾銷調查 經調查，調查期內自印度進口被調查產品數量佔同期中國進口滷化丁基橡膠總量的比例低於3%。根據《反傾銷條例》第九條和第二十七條規定，調查機關認定該進口數量屬可忽略不計，決定終止對原產於印度的進口被調查產品的反傾銷調查。 二、初步裁定 調查機關初步認定，原產於加拿大和日本的進口被調查產品存在傾銷，國內滷化丁基橡膠產業受到實質損害，而且傾銷與實質損害之間存在因果關係。 三、徵收保證金 根據《反傾銷條例》第二十八條和第二十九條的規定，調查機關決定採用保證金形式實施臨時反傾銷措施。自2025年8月14日起，進口經營者在進口原產於加拿大和日本的滷化丁基橡膠時，應依據初裁決定所確定的各公司的保證金比率向中華人民共和國海關提供相應的保證金。 被調查產品的具體描述如下： 調查範圍：原產於加拿大、日本的進口滷化丁基橡膠。 被調查產品名稱：滷化丁基橡膠(在《中華人民共和國進出口稅則》中的名稱為滷代丁基橡膠) 英文名稱：Halogenated Butyl Rubber(Chlorobutyl Rubber，Bromobutyl Rubber) 主分子結構式： X為Br或Cl 物理化學特性：滷化丁基橡膠是丁基橡膠與滷化劑反應的產物，是普通丁基橡膠的改良品。滷化反應包括氯化和溴化，因此，滷化丁基橡膠可分為氯化丁基橡膠與溴化丁基橡膠兩類。滷化丁基橡膠產品形式為白色到淺琥珀色的膠塊。滷化丁基橡膠具有硫化速度快、與其他不飽和橡膠的相容性好、自粘性和互粘性高等特點。 主要用途：滷化丁基橡膠主要用於無內胎的氣密層、耐熱內胎、耐熱軟管和輸送帶、藥用瓶塞、防震墊、粘合劑和密封材料等。 該產品歸在《中華人民共和國進出口稅則》：40023910和40023990。 對各公司徵收的保證金比率如下： 加拿大公司 阿朗新科加拿大有限公司 26.2% (ARLANXEO Canada Inc.) 其他加拿大公司 40.5% 日本公司 日本丁基株式會社 13.8% (Japan Butyl Co., Ltd.) 其他日本公司 30.1% 四、徵收保證金的方法 自2025年8月14日起，進口經營者在進口原產於加拿大和日本的滷化丁基橡膠時，應依據初裁決定所確定的各公司的保證金比率向中華人民共和國海關提供相應的保證金。保證金以海關確定進口貨物的計稅價格從價計徵，計算公式為：保證金金額=(海關確定進口貨物的計稅價格×保證金徵收比率)×(1+進口環節增值稅稅率)。 五、評論 各利害關係方在本公告發布之日起10天內，可向調查機關提交書面評論意見。
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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