紀念抗戰勝利80周年故事分享會在廣州舉行
2025-11-29 13:26 8,752次浏览北京8月9日電 (記者 劉育英)0元(人民幣，下同)奶茶、1元漢堡、百億補貼……隨著7月18日中國國家市場監督管理總局約談美團、餓了麼、京東，以及上述三家平臺企業8月1日發表聯合聲明，承諾杜絕非理性促銷，外賣平臺補貼大戰已開始降溫。但其反映的「內卷式」競爭問題，仍值得關注。 近日在清華大學社科學院數字經濟研究中心主辦的一場研討會上，與會人士就上述問題展開深入探討。 在談及外賣補貼大戰影響時，騎手與商家代表表示面臨壓力。騎手代表表示，雖然短期內訂單量激增，收入增加，但高強度跑單導致神經緊繃和體力透支。同時，隨著補貼退出，大量湧入的新騎手將承受壓力。 一家國內中等檔次的快餐企業管理人員介紹說，外賣補貼導致該企業堂食顧客流量下降12%-15%，部分門店外賣佔比從15%攀升至22%。平臺要求商家再讓利10%，導致部分外賣訂單每單虧損約8元。雖然消費者得到一定實惠，但生產流程被激增的訂單打亂，產品和服務質量也出現一定下降。長期來看，中小餐飲企業資金鍊存在斷裂風險。 北京師範大學經濟與工商管理學院院長戚聿東認為，過度競爭和「內卷式」競爭會損害市場效率和公平。補貼難以真正培育用戶習慣或擴大整體市場規模，更多是線上業務對線下業務的替代效應。 清華大學社會科學學院經濟學研究所副所長孫震表示，補貼大戰可能加速強者恆強的「馬太效應」，資金實力雄厚的平臺通過長時間、大規模補貼擠壓其他競爭者，最終導致市場集中度提升。 談及平臺經濟「內卷式」競爭的成因，清華大學數字經濟研究中心主任王勇表示，這主要源於流量增長見頂、用戶注意力稀缺和算法驅動下動態定價機制帶來的「囚徒困境」。 此外，與其他行業相比，平臺經濟呈現「雙重內卷」：一方面是平臺企業之間通過大額補貼爭奪用戶流量，另一方面是平臺內商戶為獲取平臺內私域流量被迫參與補貼。 今年以來，中國官方多次強調防止「內卷式」競爭。在如何破除「內卷式」競爭這個問題上，中國人民大學法學院數字經濟競爭法研究中心主任孟雁北強調，需要關注平臺是否會通過算法技術等構建競爭壁壘，形成「數字保護主義」，應避免對數字經濟時代統一大市場的建設構成挑戰。 孟雁北表示，政府監管方面，建議採取柔性執法方式，如通過約談提醒平臺規範競爭行為，同時要善用反壟斷法、電子商務法等現有法律工具，加強對掠奪性定價等行為的規制。 在企業層面，戚聿東建議，由於網絡效應和規模經濟的特點，競爭的影響會被放大，平臺應當避免短視的補貼競爭，轉向差異化發展路徑，通過提升服務質量和技術創新來獲取競爭優勢。(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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