美國紐約州旅遊大客車翻車 已致5人死亡數十人受傷
2025-10-25 16:21 5,914次浏览8月7日電 據最高人民法院微信公眾號消息，最高人民法院今天發布第二批6個涉外商事海事調解典型案例。這批案例涉及新加坡、孟加拉國、烏茲別克斯坦、土耳其、瑞士、馬紹爾群島、象牙海岸、智利等8個國家當事人，彰顯了中國法院深刻把握服務保障高水平對外開放的時代要求，積極推動涉外商事海事糾紛高效、和諧、實質性化解，為共建「一帶一路」和推動海洋經濟高質量發展注入強勁法治動能。具體呈現出以下幾個特點： 一、調和促穩保障各方共贏，護航海洋經濟行穩致遠 海洋是高質量發展的戰略要地。人民法院運用新時代海上「楓橋經驗」，實質化解矛盾，促成各方保持長遠合作關係，為海洋產業發展提供了堅實的司法後盾。案例一中，外籍貨輪在抵達智利瓦爾帕萊索港卸貨時發現貨損，新加坡、土耳其、智利三國當事人放棄提單背麵條款約定的船旗國管轄協議，一致選擇在大連海事法院訴訟，以共同行動表明對中國海事司法的期待和信任。法院充分發揮調解優勢，通過多輪背對背溝通，僅用三個月即推動各方達成和解並自動履行，用中國海事司法的「東方經驗」為外國當事人重新架起合作橋梁。案例二涉及某國際貿易公司與海南某漁業公司購買並出口冷凍羅非魚引發的海上貨物運輸合同爭議，貨物運輸到象牙海岸阿比讓港口後因無人提貨，導致貨物長期滯留而產生高額貨櫃滯箱費。中國法院精準把握各方當事人利益關切點，快速促和解紛，各方當事人分別撤回上訴和一審起訴，促進漁業出口產業鏈和供應鏈穩定發展。 二、外籍當事人高度信任，東方經驗在「多國多港」熠熠生輝 從抵達智利瓦爾帕萊索港的海上貨物運輸，到印度尼西亞芝格丁港口發生的船舶碰撞，外籍當事人均主動選擇中國海事法院解決糾紛，彰顯了外籍當事人對我國法院的高度信任。案例三是一起發生在國外海域的船舶碰撞糾紛，多個國家法院均具有管轄權，但當事雙方協商一致選擇寧波海事法院管轄並同意適用中國法。法院首次創新引入外國船東保賠協會參與調解，成功破解碰撞事故賠償難題，促成雙方達成調解協議，馬紹爾群島某船舶管理公司自動履行了全部款項。調解這一「東方之花」正在「絲路海運」航線上絢麗綻放。 三、創新「一站式」多元解紛機制，奏響「和合共贏」時代和音 多元化糾紛解決機制是堅持和發展新時代「楓橋經驗」的重要載體。人民法院在涉外商事海事審判工作中，不斷探索「訴仲調銜接+專家輔調+行業指導」等涉外解紛模式，創新構建「一站式」國際商事糾紛解決機制，以司法智慧書寫「定分止爭」新範式。案例四是孟加拉國何某與陳某買賣合同糾紛，人民法院首創「商事調解+行樞輔調」模式，依託涉外民商事糾紛訴仲調「一站式」聯動解決平臺，邀請廣西壯族自治區商務廳專家解讀政策，邀請香港調解員開展雲上法庭異地同步聯調，形成了「法官+商事調解員+行樞輔調員」三員共調的解紛新局面。案例五是一起涉烏茲別克斯坦的跨國買賣合同糾紛，人民法院積極運用「多語言協同+數位化賦能+柔性調解」多元化解機制，通過線上視頻方式進行授權見證、在線調解，切實做到高效便捷低成本化解糾紛，積極為新疆打造亞歐黃金通道和中國向西開放橋頭堡提供有力司法保障。案例六是一起涉及瑞士某公司與河南某貿易公司、河南某煤電公司等清算責任糾紛，最高人民法院國際商事法庭充分把握中外當事人繼續合作的需求，創新「證據交換—焦點鎖定—動態協商—協調推進」全鏈條調解模式，積極避免匯率波動風險，促成中外當事人當庭握手言和、籤署和解協議，實質性化解糾紛，打破了「一案生、合作止」的困局，圓滿解決超千萬美元的跨國糾紛。 人民法院持續提升涉外商事海事審判質效，通過調解化解了一系列重大複雜的跨國商事海事糾紛，有效維護中外當事人合法權益，讓中華傳統「和合共生、美美與共」的東方智慧漂洋過海，逐步將我國打造成為國際商事糾紛解決的優選地。 6個涉外商事海事調解典型案例具體如下： 案例一 善用「東方經驗」實質化解國際海事糾紛 ——智利某農業公司訴土耳其某鋼鐵公司、新加坡某航運公司海上貨物運輸合同糾紛案 【基本案情
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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