「一梨潤三秋」吃梨有啥講究？推薦4個「黃金食梨法」
2025-10-26 09:44 5,421次浏览上周，美國政府確定了對多個國家和地區徵收「對等關稅」的稅率。美國一些人試圖通過行政手段重塑國際貿易格局，其深遠影響將大大超出始作俑者的預期。極限施壓舉措雖然短期內榨取了些許利益，卻嚴重透支了美國的國家信譽。從某種意義上講，美國的霸凌行徑給全球加速「去美國化」進行了一次廣泛的思想動員。 7月31日，美國總統川普籤署行政令，宣布上調從近70個貿易夥伴進口商品所適用的從價關稅稅率。白宮發布的信息顯示，絕大多數貿易夥伴的商品在進入美國市場時將適用從10%至40%不等的關稅稅率，新的關稅稅率將在行政令發布7天後開始實施。 今年以來，美國政府宣布所謂「對等關稅」，片面強調「美國吃虧論」，以極限施壓陷全球經濟發展於險境，嚴重衝擊了全球貿易、投資、金融體系，為世界經濟復甦蒙上陰影。近期，美國還聲稱與多個經濟體達成貿易協議，似乎極限施壓取得了效果。不過，越來越多的美國人開始意識到關稅對自身利益造成的損害，而那些被迫讓步的國家、地區並非心甘情願接受美國的脅迫，全球各方正積極尋找替代方案來應對美國加徵關稅的衝擊。時間越久，對保護主義損害各方利益的本質就看得越清，不斷加速全球「去美國化」，進而對世界經濟走向產生長期影響。 美國加徵關稅以減少貿易逆差、保護國內產業並推動製造業回流的目標難以實現。關稅作為價格幹預工具，在抬高進口商品成本的同時，並未解決美國本土製造業面臨的勞動力短缺、基建成本高等結構性問題。這導致製造業回流進度顯著滯後於政策預期，供應鏈調整也推高了本土企業的生產成本。同時，關稅成本通過價格傳導機制主要轉嫁至美國消費者，削弱了居民實際購買力，與美方一些人聲稱的「保護民生」目標相去甚遠。 加徵關稅舉措破壞了現行多邊貿易體系的非歧視原則，可能導致全球貿易量系統性萎縮。加徵關稅不僅推高跨國交易成本，更迫使企業重構供應鏈，從追求效率的經濟全球化布局轉向強調安全的區域化配置。產業鏈的區域化重組雖能規避部分關稅風險，但必然伴隨資源配置效率的損失，這種效率折損最終體現為全球範圍內的通脹壓力，即使是美國也無法置身事外。 同時，現代製造業依賴高度專業化的全球分工，中間品跨境流動構成價值鏈的核心紐帶。美國對零部件和半成品加徵關稅，直接抬高了本土製造業的投入成本。汽車、電子等深度融入全球價值鏈的行業受影響尤為顯著，其生產成本的上升不僅削弱國際競爭力，更可能引發投資縮減與產能轉移。即便未來關稅政策調整，企業為規避政策不確定性建立的冗餘供應鏈也將持續推高運營成本，而這正是美國國家信譽透支以後產生的惡果之一。 當美國單邊行動削弱世貿組織爭端解決機制的有效性時，不僅改變貿易流向，更將重塑國際經貿規則體系。當更多國家採用本幣結算、共建區域產業鏈時，傳統以美元和美國市場為核心的貿易體系面臨根本性挑戰，長期可能加速多極貿易格局的形成。當世界開始繪製「沒有美國」的貿易版圖時，華盛頓的霸權根基已然動搖。 美國在1930年實施的《斯姆特—霍利關稅法》曾引發全球貿易大幅萎縮，將世界拖入大蕭條。近百年後，美國政府挑起的關稅戰已觸發相似風險。今年4月下旬，世界貿易組織預計2025年世界商品貿易量將下降0.2%，比「低關稅」基線情景下的預期低近3個百分點，「如情況惡化，全球貿易量可能會進一步萎縮」。 但是也要看到，今時今日，覺醒的「全球南方」已不再如當年那般被動承受，而是主動重構規則，開闢新天地。當歐盟車企轉向亞洲市場、東南亞工廠調整供應鏈、拉美國家擁抱金磚體系時，一個清晰的信號已然浮現：通過脅迫贏得的協議終將被時間瓦解，而被迫低頭的國家和地區正悄悄用行動抵制單邊主義。美國一些人肆無忌憚的極限施壓，恰恰成為全球「去美國化」的催化劑。(本文來源：經濟日報 作者：連俊)
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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