金融監管總局、央行、證監會召開聯席會議 強化金融消費者權益保護與風險教育
2025-11-22 17:11 7,913次浏览北京8月8日電 題：賴當局霸凌陸配 意識形態動員幾時休？ 記者 容海升 28年前從四川嫁到臺灣的花蓮縣富裡鄉學田村前村長鄧萬華，因被認定無法提出所謂「喪失原籍證明」，近日遭解除職務。賴清德當局又一次以霸凌手段，向弱者揮刀。 因同樣理由遭調查者，還有另外4名村裡長。此事件在島內持續發酵，不少法律學者及政界人士從法規、條例等不同角度質疑該決定——無論是強行要求大陸配偶放棄陸籍身份，還是直接解除一位民選村裡長的職務，都不屬於正當合規的範疇。 一段時間以來，陸配在臺遭受的不公正對待不斷加碼。從羅織罪名逼迫兩岸婚姻家庭骨肉分離，到要求補繳所謂「喪失原籍證明」，再到如今全面清查、打壓公職陸配……樁樁件件並非法律層面的問題，而是賴當局製造「寒蟬效應」的政治手段。 對陸配以意識形態相逼，將其與臺灣民眾分隔開來、置於對立面，輔以側翼營造「來自大陸，其心必異」的仇恨氛圍——賴當局這一套用民粹手段進行政治操弄，在民眾當中製造對立隔閡的手段不可謂不嫻熟。持客觀立場或表露同情者，動輒被打上「中共同路人」標籤。 觀察家分析，賴當局當下進一步打壓陸配，有另一重含義。受「大罷免」首輪投票結果影響，賴清德民意支持度遭重挫，轉移焦點、凝聚支持，要找一個「能得罪」的群體立靶。有島內媒體諷刺道，陸配簡直成了「出氣包」。 目前，全臺約38萬陸配人人自危，陸配子女的生活、學業將更加艱難。須知，在臺定居落戶的陸配群體已然是臺灣社會一員，作為家人在為臺灣經濟社會發展付出努力，如今卻被當作「敵人」看待，怎不令人心寒？ 去年一檔訪談節目中，甫於4日辭世的歷史學者許倬雲先生被問及人生最大遺憾時，一字一頓說道「但悲不見九州同」，這在當前兩岸形勢下更令人唏噓。 陸配是連結兩岸的紐帶，不應被當作棋子，兩岸關係更非只有對抗。賴當局一次次將陸配「推上火線」，只會讓臺灣民眾愈發看清其恃強凌弱、毫無底線的惡劣心腸。(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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