柳梧鐵路施工邁入「智檢」時代 AI設備令檢測效率提升超200%
2025-11-19 19:29 7,698次浏览美國藥價高得離譜，川普的降價承諾更離譜。 2023年，美國處方藥支出超過6000億美元，人均支出超過任何其他國家。蘭德公司2024年的一份報告更扎心：美國處方藥價格，比其他33個經合組織國家平均價格高2.78倍。 非法移民從墨西哥偷渡到美國的事情很常見，但面對高價藥的困局，其實也有美國人反其道而行之。比如，就有買不起胰島素的美國人越過國境，去墨西哥藥店購買這種「救命藥」。 在這樣的狀況下，美國總統川普也不得不「表態」。 近日，川普致函17家美國製藥商，呼籲它們降低美國本土的處方藥價格，使其與其他發達國家的處方藥最低價格持平。 更讓人咋舌的是，川普還放話稱，他不是要將藥價下降30%或者40%，而是要降1500%！ 這種說法一聽就不對勁：降100%意味著免費吃藥，下降1500%，豈不是讓製藥企業倒貼錢？以後美國人吃藥都有錢掙了？ 這顯然不可能。 川普為什麼會說這種「離譜話」？分析認為，一方面和他愛用誇張說辭的性格脫不了干係，另一方面，恐怕也說明他沒想認真解決這件事。 美國藥品價格之所以畸高，主要原因就是政府缺乏協商價格的能力。 獨佔專利的大型藥企可以隨意確定藥品價格，不受任何管制。凱澤家族基金會的調查結果顯示，近四分之一的美國人表示，自己「吃不起藥」。 這麼多年來，不管美國政府做出怎樣的嘗試想要改變現狀，都無法撼動藥企的巨大政治影響力。 當然，藥企有一套自己的說辭，稱「高藥價才能鼓勵新藥研發和創新」，如果藥價降低，那麼就沒有企業研製新藥，製藥技術就無法進步。 但根據本特利科學與工業融合中心的一項新研究，美國國立衛生研究院 (NIH) 在2010年至2019年期間，為354種藥物的研究投入了1870億美元。倫敦政治經濟學院的報告稱，NIH對新藥研發的投資，比製藥企業的投資要多。 這說明，美國政府機構才是新藥研發的主要投資人。說白了，美國納稅人自己掏錢支持新藥研發，到頭來還得花天價買藥，藥企成了最大贏家。 為了維持這種「躺著掙錢」的狀況，藥企花起錢來毫不手軟。 根據美國醫學會2020年的一項研究，從1999年到2018年，製藥行業和保健品行業共花費47億美元遊說，平均每年2.33億美元。 而在2020年之後，遊說費用繼續水漲船高。根據OpenSecrets的數據，製藥行業在2021年砸了近3.9億美元用於遊說。 錢花哪兒了？美國國會的議員身上。 2020年STAT的一項分析發現，當年超過三分之二的美國國會議員，收到了來自製藥公司的資金捐贈。 2024年，100名現任美國參議員中，至少有72人從製藥公司獲得了至少1萬美元，其中12名參議員獲得的捐款金額超過10萬美元。 美國製藥企業花了這麼多錢，為的是不讓政府插手藥價協商，以維持高價。 川普解決藥價的誠意也值得懷疑，不光是藥企的政治影響力很難撼動，更因為川普本人就是大藥企的「好朋友」。 川普嘴上說要降低藥品價格，可他做的事看起來像是「一屁股坐到了藥企那邊」。 2017年1月11日，還沒上任的川普就嚴厲抨擊美國藥企「逍遙法外」，並表示政府應該協商藥品價格。 但川普上任之後，就收到了輝瑞公司提供的100萬美元捐款。2017年底，川普還直接任命大型製藥公司高管亞歷克斯·阿扎爾領導衛生部，被批「讓狐狸看守雞舍」。而川普的減稅政策，更是讓大藥企獲益匪淺。 近日，川普剛宣布讓藥企降低成本，第二天輝瑞公司CEO便現身他的籌款活動……如果說他倆只是去打高爾夫，有人相信嗎？ 如此看來，美國政治的遊戲規則下，想要讓藥價真降下來，恐怕是一件「很難完成的任務」。川普的「降價承諾」，聽聽就好。 (「三裡河」工作室）
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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