河北興隆見聞：受災企業有序恢復生產
2025-12-04 18:02 1,149次浏览近日，有網友爆料，福建泉州一家餐飲店老闆多次在外賣平臺以「會得癌」回懟顧客的差評。此事引發網絡熱議。 網帖顯示，涉事店鋪為泉州石獅當地一家售賣傳統特色小吃的餐飲店，可堂食或外賣。 在外賣20條差評中，商家針對其中兩條提出「煎包有問題」「餃子好鹹」的差評分別回覆： 上遊新聞記者了解到，這並非涉事商鋪老闆第一次辱罵詛咒顧客。 網友們認為，作為餐飲商家態度如此極端很影響觀感，也產生了對食品安全的擔憂。也有網友指出，老闆是針對「惡意評價」才做此言論，不必上綱上線，萬一存在不當商業競爭呢？ 記者致電涉事店鋪了解此事。店鋪老闆申女士(化名)告訴記者，網帖發酵後，近一周以來店鋪的兩個公開電話已被打爆，嚴重影響了正常經營。 為何會以「要得癌」回復差評？申女士解釋，她認為那是惡意差評，故意搞破壞的評價。「(他們)想把我們的店搞倒閉。」針對店方是否存在辱罵顧客、詛咒顧客的情況，申女士並未正面回復，只回答：「我們在這裡開了八九年了，有問題我們還能開下去嗎？」 針對此事，該外賣平臺工作人員回應記者，對於有問題的商家，平臺不會包庇縱容。該工作人員明確表示，平臺不允許商家以這樣的態度辱罵用戶。目前有顧客持續兩年一直反饋該商家言語不當，對此該工作人員表示，「我們這邊馬上會有商家檢查組的同事前去核實。如果屬實，會對商家進行一個(扣)違約金的處罰。後續商家若沒有任何改進，平臺會考慮取消合作關係。」 記者注意到，如今，商家兩條回復已被摺疊，無法看到。 因差評而產生的糾紛時有發生 近年來，消費者與商家之間因差評而產生的糾紛時有發生。 各地發布的典型案例，既有消費者的合理批評得到法院支持而贏得官司，也有消費者被法院認定為惡意差評而追究其責任。 中青報·中青網記者曾關注到，當下，在外賣、二手交易等線上平臺，由於買賣雙方各執一詞，有年輕人化身「賽博判官」(在一些網絡平臺上受邀評判評論合理性、交易糾紛等的大眾評審員——記者注)，面對「公說公有理，婆說婆有理」的場面，作出自己的判斷。 我國《消費者權益保護法》第十五條第一款規定，「消費者享有對商品和服務以及保護消費者權益工作進行監督的權利。」該法第十七條規定，「經營者應當聽取消費者對其提供的商品或者服務的意見，接受消費者的監督。」 上述法條分別從消費者權利、經營者義務的角度確定了消費者對經營者的商品或服務具有監督的權利。 人民法院報提醒，對商品或服務進行評價乃至批評，相較於監督而言，其對經營者的影響程度更輕，更應得到法律保護。經營者應容忍消費者的非惡意差評，把消費者的評價權、監督權視為鞭策和激勵，有針對性地採取改進措施，不斷提高商品和服務質量。 網絡截圖 消費者在消費後進行評價是行使正當權利的體現，應把握好評價的分寸和尺度，要基於事實發表對商品或服務的評價，不惡意詆毀，不侮辱、誹謗等。 對此，你怎麼看？
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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