抗戰時期以科學救國 九三學社中央副主席談到這些先賢
2026-01-07 10:48 1,172次浏览海口8月8日電 (記者 王子謙)海南省新聞辦公室8日舉辦發布會，解讀新近實施的《海南自由貿易港外商投資條例》(簡稱《條例》)。海南省人大常委會法制工作委員會副主任林崇高說，《條例》創新外商投資促進舉措，以更大力度推動外商投資環境提升，著力構建更加自由、更加便利、更加開放的外商投資制度。 林崇高說，《條例》緊扣更大力度、更加有效吸引和利用外商投資要求，明確圍繞海南自貿港旅遊業、現代服務業、高新技術產業和熱帶特色高效農業四大重點產業，聚焦「五向圖強」(向種圖強、向海圖強、向天圖強、向數圖強、向綠圖強)領域，推動放寬外資準入。比如，率先實施生物技術和獨資醫院、獨資金融機構、境外獨立辦學等領域相關擴大開放試點政策。《條例》實施投資便利化「組合拳」，加速匯聚全球資源。比如，在招商引資方面，創新招商機制，引導外資投向重點產業領域。 《條例》 還充分發揮金融支持服務外商投資作用。一方面，貫徹落實國家關於金融支持海南全面深化改革開放的各項創新舉措，支持各行業金融機構開展多功能自由貿易帳戶業務，擴展智慧財產權質押融資、智慧財產權證券化等融資服務，優化和創新開發保險產品等。另一方面，《條例》在合格境外有限合伙人、股權投資、再投資等方面豐富和優化相關服務保障措施。 林崇高提到，《條例》還主動對標國際高標準經貿規則，對標《全面與進步跨太平洋夥伴關係協定》(CPTPP)投資、環境、政府採購、透明度和反腐敗等章節，以及《取消外國公文書認證要求的公約》的有關要求，與國際深度接軌。例如在環境保護方面，鼓勵外商投資企業自願遵循企業社會責任原則，踐行環境、社會和治理的理念，提升可持續發展能力。在外資平等對待方面，圍繞政府採購、標準化工作和政策透明度等方面作出更開放、更便利的制度設計。在外資企業登記便利化方面，在全國率先推行符合條件的外國投資者主體資格或者身份證明等材料免於公證、認證或者附加證明書制度。 林崇高表示，聚焦外資「急難愁盼」問題，海南以「硬舉措」和「軟服務」持續優化外商投資環境。《條例》加強了對外國投資者、外商投資企業合法權益的保護，明確出資、收益等的自由匯入和匯出、政府承諾和合同約定的履行、網絡侵害合法權益行為的處置等規定。建立完善多元糾紛化解機制，推動調解、仲裁規則與國際接軌，為外國投資者、外商投資企業提供高效、便捷的糾紛解決途徑。 與此同時，《條例》還完善外商投資全過程服務保障措施。明確建立政府主導、多方參與的外商投資服務體系，完善外商投資服務平臺建設，創新設置了企業首席服務專員、在政務服務辦事場所設立國際服務專區等制度。加強政企溝通，明確完善外商投資企業投訴跨部門協調工作制度，實現全流程線上辦理。 林崇高說，《條例》還在簡化外資企業登記辦理流程，規範信息報送，優化出入境、停居留政策，指導申請經認證的經營者等方面作出了規定，為外商投資企業發展提供了更多要素支持。(完)
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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