港澳會客廳丨劉智鵬：沒有抗戰先烈犧牲，就沒有今天的香港
2025-12-02 01:21 5,792次浏览8月13日電 13日上午，國務院新聞辦公室就個人消費貸款貼息政策和服務業經營主體貸款貼息政策有關情況舉行新聞發布會。 財政部副部長廖岷在會上表示，消費是經濟增長的重要引擎，是暢通國內大循環的關鍵環節。黨中央、國務院高度重視提振消費、擴大內需。財政部認真貫徹落實黨中央、國務院的決策部署，會同相關部門制定了個人消費貸款和消費領域的服務業經營主體貸款兩項貼息政策，目的就是要通過進一步強化財政和金融協同，撬動更多信貸資金精準投向消費領域，降低居民和經營主體的信貸成本，在保障和改善民生的同時，通過提振消費暢通經濟循環。 廖岷還介紹了兩項政策的主要內容。 首先是個人消費貸款貼息政策，這項政策直接惠及廣大人民群眾，是中央財政首次對個人消費貸款進行貼息。貼息對象為，居民使用的相關貸款經辦機構個人消費貸款中實際用於消費的部分，包括單筆5萬元以下日常消費，以及單筆5萬元及以上的家用汽車、養老生育、教育培訓、文化旅遊、家居家裝、電子產品和健康醫療等重點領域消費，貼息比例為1個百分點，大體為當前商業銀行個人消費貸款利率水平的1/3，政策實施期為1年。支持範圍既包括商品消費，也包括服務消費，這符合我國居民目前消費的最新的多元化發展趨勢。 其次，是消費領域的服務業經營主體貸款貼息政策。從消費結構看，我國目前服務消費具有較大增長潛力，為了釋放這一潛力，需要有更高品質的供給，因此，我們同步實施了服務業經營主體貸款的貼息政策。貼息對象是向消費領域服務業經營主體發放的銀行貸款，聚焦餐飲住宿、健康、養老、託育、家政、文化娛樂、旅遊、體育等8類主要消費服務領域。貼息比例為1個百分點，可以貼息1年，上述領域的服務業經營主體單戶享受貼息的貸款規模最高是100萬元，單戶享受貼息最高1萬元。這兩項政策到期後，我們還會開展效果評估，研究視情延長政策的期限，或擴大支持範圍，和調整貸款經辦機構的範圍。 廖岷指出，在這兩項貼息政策的設計過程中，始終堅持了以下五項原則：一是堅持服務消費群體及經營者。兩項政策直接惠及消費者個人和消費服務的供給方，通過降低信貸成本、提高政策覆蓋面等措施，為提升消費領域的服務水平，為居民獲得高品質的商品與服務提供便利。二是堅持簡單易行。兩項政策不設繁瑣的門檻、不搞複雜的操作，力求惠及廣大人民群眾生活和經營主體經營所需，貼息測算和申請等工作主要由貸款經辦機構完成，這樣能最大程度地便利借款人。三是堅持貼近生活。政策支持範圍廣泛覆蓋涉及居民衣食住行的主要消費場景和消費種類，貼息額度綜合考慮了城鄉居民家庭收入和支出狀況，有助於支持普通老百姓日常生活的部分開支。四是堅持市場化、法治化運作。兩項政策均明確要求經辦機構要按照市場化、法治化的原則開展授信評審、貸後管理，嚴格執行各項信貸監督管理制度規定，強化信貸資金用途管理和風險管控。五是堅持部門的協作。兩項政策實行全流程管理，中央和地方相關部門各司其職，嚴格把好資金的審核、撥付等關口，確保政策的執行效果。 廖岷表示，當前人民群眾的消費需求日益呈現出多層次、多樣化的特點。兩項貼息政策分別從消費的需求端和供給端來發力，將財政金融政策的著力點更多轉向惠民生、促消費。現在也正值暑期，大家旅遊度假、休閒消暑、影視打卡、學習充電等消費需求旺盛。接下來還有中秋佳節、「十一」黃金周，都是傳統的消費旺季，希望這項政策能夠對人民群眾有所幫助。財政部將會同相關部門，督促地方和貸款經辦機構認真做好組織實施，充分發揮政策的效能，以「真金白銀」來助力居民更好消費，助力經營主體提升消費的服務水平，實現供需兩端的良性循環，更好滿足人民群眾日益增長的美好生活需要。
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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