日本大阪城公園護城河現大量死魚並散發異臭 原因暫不明
2026-02-13 05:15 5,213次浏览本報北京8月13日電(中青報·中青網記者 朱彩雲)消費貸款領域又一「國補」日前落地。在國新辦今天舉行的新聞發布會上，財政部副部長廖岷表示，對居民個人消費貸款和消費領域的服務業經營主體貸款實施貼息政策，這是中央層面首次實施。 8月12日，《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》同步印發，前者明確貼息對象為居民使用的相關貸款經辦機構個人消費貸款中實際用於消費的部分，包括單筆5萬元以下日常消費以及單筆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、電子產品和健康醫療等重點領域消費，後者明確貼息對象是向消費領域服務業經營主體發放的銀行貸款，聚焦餐飲住宿、健康、養老、託育、家政、文化娛樂、旅遊、體育等8類主要消費服務領域。兩項政策貼息比例均為1個百分點，政策實施期為一年。 「這兩項政策到期後，我們還會開展效果評估，研究視情延長政策的期限，或擴大支持範圍，和調整貸款經辦機構的範圍。」廖岷表示，兩項政策不設繁瑣的門檻、不搞複雜的操作，力求惠及廣大人民群眾生活和經營主體經營所需，「貼息測算和申請等工作主要由貸款經辦機構完成，這樣能最大程度地便利借款人。」 對於兩項貼息政策的申請條件，財政部金融司司長於紅介紹，居民享受個人消費貸款貼息條件的核心是要有真實的消費行為，服務業經營主體貸款貼息條件的核心是要將貸款資金用於經營活動。 具體來看，對於單筆5萬元以下的消費，按照實際金額計算貼息，多筆疊加以後，居民在同一家貸款機構最高可以享受貼息1000元；對於單筆5萬元以上的消費，以5萬元為上限來計算貼息，也可以多筆疊加，加上小額消費的貼息後，居民在同一家貸款機構最高可享受貼息3000元。「個人消費貸款貼息政策支持的是消費者合理的借貸需求和真實的消費行為，如果借款人使用個人消費貸款用於一些非消費領域，或是其他違規套利行為，這不屬於政策的支持範圍，將無法取得貼息資金。」於紅說。 對於服務業經營主體貸款貼息的條件，於紅尤其提到，上述經營主體貸款資金必須合規用於正常的經營活動，例如拓展空間、優化布局、提升硬體、增加業態、人員培訓、產品研發等，「重點是要改善消費基礎設施、提升服務供給能力，不能用於投資理財和套利活動」。 與以往直接財政補貼相比，此次兩項貼息政策的特點是和金融政策協同發力，發揮公共資金的引導作用。廖岷舉例說，如果按照1%的貼息比例，意味著1元的貼息資金，有可能帶動100元的貸款資金用於居民消費，或是消費領域服務業的供給。 「此次服務業經營主體貸款貼息政策，為相關的經營主體提供了『真金白銀』的支持，是促進服務消費高質量發展的重要舉措。」同一現場，商務部服務貿易和商貿服務業司負責人王波介紹了商務部作為服務消費工作牽頭部門如何推動政策實施。 在強化貸款貼息政策審核把關方面，王波介紹，商務部將督促指導省級商務主管部門認真審核經辦銀行省行報送的相關材料，審核貸款是否符合支持範圍和貼息條件，及時將審核結果反饋省級財政、金融監管部門，讓政策紅利切實惠及符合條件的經營主體。 在做好政策實施效果跟蹤問效方面，商務部將指導地方商務主管部門通過定期實地走訪、行業座談等方式，梳理經營主體在貸款申請、貼息審核、貼息撥付等環節的訴求和建議，持續優化完善相關工作。「同時，我們還將與各有關部門加強溝通協調，推動解決政策落地過程中出現的有關問題，進一步提升政策實施成效。」王波說。 中青報·中青網記者 朱彩雲來源：中國青年報 2025年08月14日 02版
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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