第一觀察｜讓「上海精神」持續照亮構建上海合作組織命運共同體之路
2025-11-01 22:16 5,586次浏览品牌店鋪：促銷力度不同，價格有所波動 紅星資本局8月3日消息，近日，有多名家長在社交平臺發帖稱，奶粉、紙尿褲和輔食等母嬰產品出現漲價。她們向紅星資本局列舉稱，貝因美、至初、babycare和幫寶適等品牌的部分產品價格上浮，從10元到60元不等。 有家長表示，奶粉和紙尿褲都是育兒「剛需」，嬰幼兒適應一款產品後，很難更換別的品牌，只能接受漲價。 對於「漲價」傳聞，8月3日，多家品牌電商旗艦店客服回復紅星資本局稱，不同時期的促銷活動機制、力度不同，價格會有所波動。貝因美和babycare品牌實體店則表示，近期沒接到漲價通知。 家長反映： 不僅奶粉、紙尿褲漲價了 連輔食、奶瓶都漲價了 在社交平臺上，有家長發帖稱，近期有不少母嬰產品出現價格上漲的情況，包括奶粉、紙尿褲、輔食和奶瓶等。 8月3日，來自福建的陳女士(化名)向紅星資本局表示，其7月17日在拼多多平臺購買了貝因美奶粉(愛加1段)，原價為230元/罐(共計950g)，加上平臺和店鋪優惠實際支付191元。8月1日她打算再次購買同款產品時發現，價格已經上漲到了269元。 陳女士稱，自己長期購買該款奶粉，不算平臺、店鋪優惠，一罐也漲了39元，漲幅十分明顯。 另一位來自江蘇的王女士(化名)告訴紅星資本局，她一直在實體母嬰店購買a2至初奶粉，7月底，實體母嬰店老闆在朋友圈發布消息稱：「8月開始，至初全系列漲價10~15元/聽。」 除了奶粉，還有家長表示，部分紙尿褲的價格也有上漲。8月3日，來自上海的劉女士(化名)向紅星資本局表示，她在電商平臺購買的babycare紙尿褲漲價了，此前的價格約為257元(34片*2)，如今同規格上漲到了318元，漲了61元。 劉女士稱，天貓旗艦店客服解釋此前的價格為「618大促」優惠價，優惠結束後價格上浮。但劉女士表示，孩子出生至今7個月一直使用該款紙尿褲，平時也會在優惠節點下單，價格不會差很多，漲幅這麼大還是第一次見。 但她表示她也只能接受漲價：「奶粉和紙尿褲都是育兒『剛需』，嬰幼兒適應了一款產品後，很難再更換別的品牌。」 還有家長提到，幫寶適、蘇菲尤妮佳拉拉褲的價格也在8月出現上漲，漲幅在10~40元之間。 此外，紅星資本局注意到，有家長稱，英氏的輔食如果泥、海格恩(hegen)的奶瓶也出現不同程度的價格上漲。 不過也有家長告訴紅星資本局，自己購買的奶粉並未漲價；還有家長稱，漲價時間並不是最近，而是7月初。 品牌店鋪回應： 沒有漲價 只是促銷活動不同價格有所波動 對於漲價傳聞，8月3日，多家品牌電商旗艦店客服均對紅星資本局表示，不同時期促銷活動不同，並非刻意漲價。 貝因美淘寶旗艦店客服回復稱，貝因美沒有漲價，店鋪在不同時期活動不同，價格上會略有差異。 陳女士提到的奶粉購自拼多多平臺貝因美嬰兒奶粉旗艦店，該店鋪客服回復稱，此前的價格是百億補貼優惠價，現在恢復了原價。 此外，上海、杭州的兩家貝因美線下專賣店也向紅星資本局表示，沒有收到漲價通知。 a2至初奶粉淘寶旗艦店客服也表示，不同時期促銷機制、力度不同，價格會有所波動。當紅星資本局詢問線下實體店價格上調10~15元時，客服表示，對實體店的情況不太清楚。 紅星資本局致電中億孕嬰成都某門店，店員表示a2至初奶粉線下價格沒有上調，並提到不同奶粉品牌優惠力度不一，價格也會有所不同。
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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