商務部新聞發言人就調整不可靠實體清單措施答記者問
2025-12-05 07:34 6,785次浏览本報訊(記者蔣菡)記者從中國有色金屬工業協會近日舉行的新聞發布會上獲悉，2024年，全球主要再生有色金屬產量達5547萬噸，在有色金屬總產量中佔比提升至33%。我國主要再生有色金屬產量達1915萬噸，約為十種有色金屬產量的24%。 「其中，再生精煉銅為精煉銅產量的33%，再生鋁約為電解鋁產量的24%，再生鉛約為鉛產量的47%，再生鋅約為鋅產量的18%。廢舊新能源電池再生利用得到的鈷約2.6萬噸、碳酸鋰約10萬噸，分別佔我國金屬鈷、鋰鹽產量的14%和10%。」該協會重金屬部主任段紹甫介紹。 「一系列報廢更新活動有力推動了再生有色金屬產量的穩步增長。」段紹甫介紹說，今年1~6月，我國主要再生有色金屬品種(銅、鋁、鉛、鋅)產量合計達998萬噸，同比增長4.55%，其中再生鋁產量560萬噸，同比增長10.89%。 另外，據商務部統計數據，2025年1~4月，報廢汽車回收量達到276.7萬輛，同比增長65%。從供銷合作總社家電拆解企業數據來看，規範拆解各類廢舊家電數量已超過700萬臺，同比增長25%。1~3月，廢棄電器電子產品回收量同比大幅增長70%，主要網際網路回收平臺的廢舊手機回收額同比增長50%。 據了解，今年上半年，隨著「兩新(大規模設備更新和消費品以舊換新)」行動的加力擴圍，國內主要廢舊有色金屬回收利用量(金屬量)增長至800萬噸，同比增長3.22%。其中，廢銅回收量為132萬噸，同比增長1.54%；廢鋁回收量為465萬噸，同比增長7.91%。 「為更好地落實再生材料推廣應用專項行動，提高再生材料應用比例，相關企業加快老舊設備更新，不斷加大先進適用工藝技術裝備攻關力度，從而提高再生金屬的回收率和產品質量，並開發出再生比例更高的產品。」段紹甫舉例說，立中集團生產的免熱處理鋁合金中再生鋁使用比例可超過50%，中孚實業生產的易拉罐罐體中再生鋁平均使用比例接近50%，最高已達85%。 此外，他表示，超長期特別國債支持大規模設備更新資金積極向民營企業項目傾斜，其中工業設備更新、回收循環利用領域支持民營企業項目的資金佔比超過80%。這促使以中小型民營企業為主的再生有色金屬產業加速升級，提升生產和管理水平，培育出更多的骨幹企業。
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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