美國媒體報導:關稅威脅全球化 歐洲車企陷入多重危機

2025-10-27 00:57 6,473次浏览

  陶鳳   近期,深圳華強北等地出現一群未成年人以「跑樓小孩」身份,從外賣員手中承接「最後垂直百米」的送餐任務,每單收費1—2元。   這些小孩多為暑期放假的學生,年齡在10—14歲之間。因為寫字樓複雜的地形導致外賣員超時風險高,而孩子因熟悉樓宇、收費低成為外賣員的「平替」。   乍一看,這似乎是個讓各方「小贏」的方案。孩子的家長多在附近做生意,在家長眼中,孩子代送外賣既能鍛鍊身體打發時間,又能通過勞動獲得報酬體會賺錢的不易。   孩子用這樣的暑期實踐取得報酬,攢下零用錢,去滿足自身的小願望。配送小哥則節省了時間,與孩子合作完成「最後一百米」,提升了送餐效率。   然而,「小贏」背後的風險卻不容小覷。無論是「跑樓小孩」,還是近期被頻頻熱議的「體育外賣」新風口,因為涉及未成年人,安全問題首當其衝。   外賣工作,表面看著簡單,實際上要搶時間、拼體力。根據媒體報導,這些孩子們既要從外賣小哥手裡搶單,還要彼此之間競爭拿單,無形之中給孩子的身心帶來巨大的壓力。   「最後一百米」,雖然距離不遠,但孩子們不可避免地要在路邊停留,要在不同樓宇之間穿梭。送單與時間賽跑本身已具危險性,即便配送小哥會留存家長電話以備溝通,一旦摔倒撞傷甚至遭遇意外,安全責任由誰承擔依然模糊。   在法律層面,亦有涉嫌違法的問題。根據我國的未成年人保護法明確規定,不得組織未成年人進行可能危及人身安全的活動,而代送顯然涉及交通、陌生人接觸等安全隱患。   若站在消費者的角度考慮,一單外賣在最後百米倒手,如果出現錯送、晚送、餐品損壞等問題,又該如何追責?   在外賣原本的服務鏈條上,並無「跑樓小孩」一環。消費者購買的外賣服務出現問題,可對平臺、商戶、騎手追責。如今,孩子的替代方案並無商業協議,更無明確的法律規範,無疑給消費者的權益保護留下真空。   從「體育外賣」興起,關於孩子的實踐被社會各方高度關注。其中,最大的爭議便是被低估的安全風險。   鍛鍊孩子社會適應能力、體察父母掙錢辛苦、勞動創造價值,這些初衷是好的,但鍛鍊的目的是讓孩子更好地成長,而不是冒險。   在權責邊界模糊、執法依據不足、監管盲區之下,「跑樓小孩」貌似「小贏」,實則風險重重。畢竟,涉及未成年人的一切實踐,合法、安全、規範永遠要跑在最前面。

  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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