法國多地氣溫突破40攝氏度 氣象部門警告高溫仍將持續
2026-02-24 16:57 5,712次浏览昨天(13日)，中國人民銀行發布7月金融統計數據報告。 數據顯示，7月，社會融資規模、廣義貨幣M2、人民幣貸款繼續高於經濟增速，金融對實體經濟支持的力度繼續維持較高水平。 7月末，廣義貨幣(M2)餘額329.94萬億元，同比增長8.8%，增速加快。7月末社會融資規模存量為431.26萬億元，同比增長9%，增速保持較高水平。1到7月，社會融資規模增量為23.99萬億元，同比多增5.12萬億元。前七個月人民幣貸款增加12.87萬億元。 專家表示，考慮到今年地方政府債券置換對貸款數據影響較大，還原相關影響後，7月人民幣貸款增速仍明顯高於GDP增速。 民生銀行首席經濟學家 溫彬：7月是傳統信貸小月，前七個月人民幣貸款仍然保持平穩增長。既體現了金融對實體經濟的有力支持，也反映了實體經濟回升向好、有效需求逐步恢復。 金融對重點領域和薄弱環節的 信貸支持力度不斷加大 此次發布的金融統計數據也顯示，7月信貸結構不斷優化，金融對重點領域和薄弱環節的信貸支持力度不斷加大。 7月末，普惠小微貸款餘額為35.05萬億元，同比增長11.8%，製造業中長期貸款餘額為14.79萬億元，同比增長8.5%，以上貸款增速均高於同期各項貸款增速。與此同時，7月，科技、綠色、普惠、養老產業和數字經濟產業貸款增速均明顯高於同期全部貸款增速，信貸結構持續優化。 招聯首席研究員 董希淼：今年以來，結構性貨幣政策工具牽引帶動作用持續增強，金融機構支持重點領域的能力和意願不斷提升，效果也持續顯現。 貸款利率保持低位 融資需求滿足度高 數據顯示，7月新發放企業貸款利率約3.2%，新發放個人住房貸款利率約3.1%，繼續保持在歷史低位水平。 7月貸款利率低位運行，新發放企業貸款利率約3.2%，較去年同期下降約45個基點；新發放個人住房貸款利率約3.1%，較去年同期下降約30個基點。 記者了解到，目前優化非銀同業存款利率自律管理等一系列政策舉措的實施，讓利率運行機制更加順暢，既穩住了銀行負債成本，也為銀行向企業讓利提供了更多空間。在福建等地，企業從銀行貸款時都能獲得一張貸款「明白紙」，融資成本詳細羅列，一目了然。 招聯首席研究員 董希淼：利率低位下行反映信貸供給相對充裕，資金需求方獲得銀行信貸支持更加容易、成本更加優惠。融資成本下降對提振預期、擴大需求也有積極作用。
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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