【成都世運會】中國輪滑名將張振海：或將跨界轉項追逐奧運夢
2026-02-20 22:09 7,471次浏览直播電商是近年來中國發展最快的創新商業模式，據國家市場監管總局發展研究中心發布的《2025直播電商行業發展白皮書》數據，2019至2023年間，直播電商市場迎來爆發式增長，整體規模增長達10.5倍，國內現存直播相關企業超200萬家。規模增長一方面有力促進了消費、就業和經濟發展，同時也帶來了內容質量低下、法律關係不清、不良輿情頻發、治理困難等諸多挑戰。對於行業而言，急需邁向規範化協同治理的新階段。 近日，抖音電商成立安全與信任中心並發布了首期公告，嚴打直播間違規盲盒營銷。公告顯示，2025年至今抖音電商累計斷播相關違規直播間4000餘場，清退達人帳號1000餘個。據了解，該中心旨在加大與商家、達人以及公眾的溝通，定期發布治理最新動態，解答規則與安全問題，幫助外界更好地理解平臺治理的目標與方向。頭部平臺的這一做法契合了規範化協同治理的發展趨勢，只有加強信息透明、不斷加大治理力度，才能更好踐行消費者權益保護。 目前直播電商的用戶規模已經突破了6億，為保障消費者體驗，行業面臨多種難題。一是新興模式對內容質量要求提升；其次，主體多元加劇了供應鏈複雜性、提升了選品要求；再次，行業對主播的專業素養和職業道德提出更高要求。頭部主播憑藉龐大粉絲基數和強大帶貨能力，天然具備媒體關注度，個別頭部主播因自帶流量屬性，其引發的虛假宣傳、不文明帶貨等問題導致不少輿情事件，對行業聲譽產生負面影響。 以抖音電商安全與信任中心的首期治理公告為例，當深受青年消費者喜歡的盲盒銷售走進了直播間，一些違規營銷順勢出現。比如，銷售自製包裝、自行拼裝、二次分裝的盲盒商品，主播誘導消費者以不確定價格購買固定價格的非盲盒類商品。或是主播以不確定性方式推廣商品的行徑，涉嫌變相違規抽獎，存在賭博誘導風險。 這類隨新興消費模式而生的違規營銷問題層出不窮，對平臺監控、及時處置能力以及如何系統化杜絕都提出來了更高的要求。抖音電商安全與信任中心表示，除了系統化治理相關問題外，針對任何虛假宣傳等侵害消費者的行為，平臺都零容忍，還將持續升級處置力度、完善規則。 一個清明健康的購物環境，有賴於商家、監管以及平臺的共同努力。國家發展和改革委員會經濟研究院經濟體制與管理研究所研究員王琛偉表示，快構建直播帶貨信用監管體系是行業規範化協同治理的關鍵。如，及時有效歸集直播電商和直播網紅等主體信用信息，積極推進信用監管，依據信用等級實施分級分類監管。重點查處網絡直播虛假宣傳行為、不正當競爭行為和刷單炒信行為。依法加大違規直播處罰力度，建立黑名單管理機制，對於情節嚴重的情況，採取封禁帳號等處理措施。建立信用修復機制，明確處罰的時效性，規範黑名單「解禁」標準和路徑，引導相關主體合規經營。 對於平臺和監管而言，還急需進一步健全直播帶貨服務標準，強化交易全流程服務保障，及時回應消費者合理訴求，不斷淨化網絡直播購物環境，持續提升網購服務體驗與管理水平。也只有切實維護消費者權益，平臺才能與消費者建立起信任溝通機制，更好推動行業向前發展。(文/於陽)
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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