巴基斯坦宣布成立陸軍火箭部隊司令部

2026-02-19 19:35 7,935次浏览

  廣州8月13日電 (方偉彬 馬卓爾 王驍)記者13日獲悉,廣東省高級人民法院、廣東省生態環境廳、中國人民銀行廣東省分行12日聯合印發《關於推進碳排放配額擔保助力綠色金融發展的若干意見》,在全國範圍內首次為碳排放配額質押融資提供系統化的司法保障。   據廣東高院介紹,今後,廣東企業手裡的「碳指標」融資變現有了更多層制度保障。一直以來,碳排放配額質押怎麼登記、違約後怎麼處置,一直缺乏明確規則,導致金融機構「不敢貸」、企業「貸不到」。   此次出臺的《意見》從爭議處置、減排激勵、評估監督到擔保創新等多方面,提出了13條具體規定,有效破解了規則分散、風控薄弱等關鍵瓶頸,系統性打通碳資產金融化堵點。這一創新舉措標誌著廣東在構建統一、活躍的碳金融市場上邁出關鍵一步,將進一步推動廣東綠色金融的發展,助力實現「雙碳目標」。   《意見》為降低碳排放配額質押融資爭議風險,明確碳排放配額屬於合法質押標的,在省級交易平臺完成登記後,就產生法律效力。為堵住質押漏洞,《意見》明確「人民銀行動產融資統一登記公示系統+省級交易平臺」雙登記模式,通過交易平臺實時凍結功能防止資產轉移風險。   《意見》還明確要加強司法服務與保障,依法最大限度維護碳排放配額質押合同效力,從嚴認定合同無效情形,規定了「訴前協商優先,司法訴訟託底」的維權機制,協商不成的,法院將依法支持當事人通過訴訟實現權利。   《意見》鼓勵金融機構對符合碳減排支持範圍的項目「敢貸」「多貸」。針對債務人違約處置,《意見》創新設置交易平臺競價、價款代收代付機制,保障金融機構作為質權人的優先受償權,給質權人吃下「定心丸」。   「這一政策的出臺將激活廣東省碳金融市場,通過司法保障與金融創新的雙輪驅動,為全國碳金融發展提供可複製的『廣東經驗』,推動綠色金融發展和實現『雙碳』目標。」中國法學會環境資源法學研究會副會長、中山大學法學院李摯萍教授表示。(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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