習近平總書記西藏行
2025-11-23 08:06 9,861次浏览增量政策，又出現一個首次！8月12日，多部門發布《個人消費貸款財政貼息政策實施方案》和《服務業經營主體貸款貼息政策實施方案》。這兩項貼息政策是中央層面首次實施，也被稱為貸款領域的又一次「國補」。最近民生政策可謂多箭齊發：先是育兒補貼出臺，每孩每年補貼3600元，這是新中國成立以來首次大範圍、普惠式、直接性向群眾發放民生保障現金補貼，今年初步安排預算900億元左右。然後是幼兒園大班免除保育教育費，官方預計今年秋季學期將惠及約1200萬人，相應減少家庭支出200億元。再來看此次貼息新政，力度也很大。根據方案，貼息範圍包括單筆5萬元以下消費，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、健康醫療等重點領域消費，年貼息比例為1個百分點。每名借款人在一家貸款經辦機構可享受的全部個人消費貸款累計貼息上限為3000元，其中在一家貸款經辦機構可享受單筆5萬元以下的個人消費貸款累計貼息上限為1000元。舉個例子就明白了：個人消費貸款20萬元用於裝修、購置家具家電等消費品，年利率為3%，沒有貼息全年需要支付貸款利息6000元，而享受貼息之後，最高可減少利息支出2000元。這次貼息政策最值得關注的，是政策發力點的轉變。與以往貼息政策重點支持投資端、供給端不同，此次出臺的個人消費貸款財政貼息政策從需求端發力，直接惠及消費者個人，降低個人消費貸款成本，貼息資金由相關貸款經辦機構直接在向借款人收取貸款利息時直接扣減。數據能說明政策的潛在影響：截至6月末，不含個人住房貸款的全國住戶消費貸款餘額21.2萬億元，全國住宿餐飲、文體娛樂、教育、居民服務等服務消費重點領域經營主體的貸款餘額2.8萬億元。1%的貼息看似比例不高，但撬動的可能是上萬億元的消費活水 ——這意味著1塊錢的貼息資金，有可能帶動100塊錢的貸款資金用於居民消費，或者是消費領域服務業的供給。這種公共資金和金融工具結合產生的「四兩撥千斤」撬動效應，正是政策設計者的用意所在。也就是說，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。招聯首席研究員董希淼對三裡河表示，這是一項創新舉措，傳遞出明確的政策信號，有助於提振信心和預期。通過財政貼息，一方面將提高居民運用金融槓桿擴大消費、改善生活的意願和能力；一方面降低消費領域經營主體的融資成本，支持和鼓勵經營主體保持生產經營持續性，提供更多優質產品和服務。董希淼認為，貼息政策與已經出臺的消費品以舊換新「國補」、服務消費與養老再貸款等政策工具協同，形成疊加效應，更加有力有效地促消費、惠民生。從育兒補貼到教育減負，再到消費貼息，這一系列政策真正投資於人，其實在解決同一個問題：讓居民有錢花、敢花錢。中國家庭向來有「積穀防饑」的習慣，教育、醫療、養老等方面的負擔往往壓抑了消費意願。現在，公共財政開始逐步為這些後顧之憂買單：育兒有補貼，幼兒免保教費，消費能貼息。當後顧之憂少了，預防性儲蓄的焦慮減輕了，消費意願自然會上升。從直接發錢到減免學費，再到給貸款利息打折，國家正用實打實的真金白銀，一點點織密民生保障網，激活消費市場的活力，增強經濟增長的內生動力。這波操作，值得期待。
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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