澳門機動車周五起實行「一標通琴澳」
2025-11-08 18:52 1,678次浏览2024年4月29日起，為配合推動新一輪大規模設備更新和消費品以舊換新行動，進一步提升資源回收企業向自然人收購報廢產品時取得發票的便利性，稅務部門明確在資源回收行業實施「反向開票」政策。 國家稅務總局最新統計數據顯示，截至今年6月底，全國有1.33萬戶資源回收企業向167萬名自然人「反向開票」，開票金額5152億元，開票份數511萬份。 一年多來，「反向開票」政策有力助力「兩新」政策落地，規範行業秩序，促進循環經濟發展。 多位資源回收企業的財務負責人告訴記者，隨著「反向開票」政策的落地，長期困擾資源回收行業的「源頭票缺失」難題得到有效解決，切實推動資源回收企業「收舊」無阻、「換新」暢通。 中國有色金屬工業協會黨委常委、副會長王健表示，「反向開票」政策的推廣，有效解決了資源回收企業長期以來缺少「第一張票」，既無法抵扣增值稅進項稅額，也難以獲取企業所得稅稅前扣除憑據這一行業「痛點」，有助於鼓勵更多企業和個人參與到廢舊物品的回收中來，有力支持「兩新」政策落地。 這一過程中，資源回收行業合規意識逐漸增強。 「政策推行初期，我們發現前往回收企業出售廢品的自然人，對開票環節普遍存在顧慮，例如擔心手續繁瑣、顧慮個人信息安全等。」國家稅務總局寧波市稅務局貨物和勞務稅處副處長金旭東介紹，針對這一情況，稅務部門持續加大政策宣傳力度，對自然人售賣者比較集中的大型資源回收企業和中小型資源回收門店進行上門輔導，向企業和自然人售賣者詳細講解政策適用條件和便捷的申報流程，情況得到了顯著改善。 循環經濟也在政策助力下「轉起來」。 在寧波高新區建築裝修大件垃圾處置中心，寧波供銷再生資源科技有限公司分揀車間內，堆積如山的建築裝修廢料經過回收處理，蛻變為可再利用的磚塊與骨料。 「處置中心去年5月正式投產，到目前為止已經累計生產了4500多萬塊環保磚，處理了高新區這一帶固廢垃圾約10.5萬噸，減碳約1.2萬噸。」該公司財務負責人何俊濤表示，這一成績的取得離不開「反向開票」政策的推動。 記者了解到，傳統模式下，寧波供銷再生資源科技有限公司面臨向上遊散戶「取票難」的痛點，開票難題直接導致企業進項稅抵扣不足、成本攀升。而「反向開票」政策的實施，允許企業作為開票主體向上遊散戶開具收購發票，「散戶交投—企業回收—加工再生—市場銷售」鏈條暢通。 值得注意的是，推動廢舊物資回收的同時，「反向開票」政策的實施對廢舊物資的資源化利用和無害化處理也起到了支持作用。 如今，在政策引領和市場推動下，我國回收體系日益健全，推動廢物回收、拆解、再利用產業鏈條「轉起來」。數據顯示，僅今年前4個月，國內報廢汽車回收量就達276.7萬輛，同比激增65%；規範拆解的廢舊家電超過700萬臺，增長25%；廢棄電器電子產品回收量更以70%的同比增速領跑行業。 人民網記者 車柯蒙
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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