颱風「劍魚」趨向海南島南部沿海 中央氣象臺發布颱風黃色預警
2025-11-02 21:46 9,596次浏览今年是「綠水青山就是金山銀山」理念提出20周年，也是「雙碳」目標提出5周年。自2021年中國碳市場啟動以來，已助力推動全球碳定價覆蓋率提高了約4%。 —————————— 中國碳市場的啟動正助力推動全球碳定價覆蓋率的提高。「全球現在已經有80個碳定價機制，包括37個碳排放交易體系和43項碳稅，覆蓋全球28%的碳排放量。」在近日舉行的北京綠色交易所2025年參與人大會上，國家應對氣候變化戰略研究和國際合作中心原副主任馬愛民說，在我國正式啟動碳市場之前，這個數字大約是24%。 4年前，全國碳排放權交易市場即強制碳市場以發電行業為突破口，於2021年7月正式啟動上線交易。今年3月，寫入2025年政府工作報告的「擴大全國碳排放權交易市場行業覆蓋範圍」逐步落地，強制碳市場首次正式納入水泥、鋼鐵和鋁業三大行業，擴圍後預計新增1500家重點排放單位，覆蓋全國二氧化碳排放總量佔比將達60%以上。2024年1月，全國溫室氣體自願減排交易市場即自願碳市場啟動，今年3月，首批核證自願減排量(CCER)正式籤發並啟動交易。 業內人士認為，這標誌著全球規模最大的碳市場由強制碳市場和自願碳市場形成「雙輪驅動」。 「自願碳市場與強制碳市場不同，強制碳市場實行國家配額，自願碳市場建立在企業自主自願的基礎之上。」在國家金融監督管理總局原一級巡視員葉燕斐看來，自願碳市場未來潛力巨大的原因就在於自願碳市場是跨境的市場。 他在上述參與人大會上舉例說，中國是全球的製造中心，也是全球綠色技術中心，不進入強制碳市場的企業如果要自願減排肯定要通過自願碳市場，如購買碳匯(碳匯是通過植樹造林、植被恢復等措施，吸收大氣中的二氧化碳，從而減少溫室氣體在大氣中濃度的過程、活動或機制——記者注)等抵消碳排放，「所以這個市場一定是跨境的、是全球大市場，這裡面潛力巨大。」 葉燕斐注意到，如今有很多跨國公司承諾2030年前實現碳中和，我國也有越來越多的500強企業在全球開展業務，這些企業在碳減排方面會有更多需求。「在購買碳匯的消費品企業、能源企業、金融機構中，汽車行業企業可能是最有潛力(促進自願碳市場發展)的。」 但有需求只是自願碳市場發展的第一步。在葉燕斐看來，有了碳排放需求，更重要的是如何增加碳匯的供應，「這可能要考慮碳減排的額外性，比如項目要聚焦商業可行性、技術影響，還有對生物多樣性的影響。」葉燕斐說。 有專家測算，到2060年時，無論是發電端還是能源消費端都會有相當數量的碳排放存在，需要通過二氧化碳捕集利用與封存(CCUS)技術予以中和的二氧化碳大約在18億噸。 實際上，越來越多的金融資源正流向綠色項目。除煤電、煤化工等高碳排放領域的CCUS項目外，還有漁光一體項目。「水上光伏發電，支持整個魚塘用電。」中國銀行金融市場部高級交易員洪浩在上述大會圓桌討論環節中談到，在漁光一體項目中，金融機構可以將用地權、取水權、排汙權等環境權益納入銀行授信認可範圍，有效拓寬融資渠道，在林業碳匯項目中，CCER未來的收益權也可以用來質押，以開展綠色融資。 央行近日發布的2025年二季度金融機構貸款投向統計報告顯示，2025年二季度末，本外幣綠色貸款餘額42.39萬億元，比年初增長14.4%，上半年增加5.35萬億元。分用途看，基礎設施綠色升級貸款、能源綠色低碳轉型貸款、生態保護修復和利用貸款餘額分別為18.75萬億元、8.25萬億元和4.95萬億元，上半年分別增加2.11萬億元、5889億元和5622億元。 聯合赤道環境評價股份有限公司副總裁、綠色金融事業部總經理劉景允也注意到，如今綠色金融的「面」不斷擴大，比如今年7月新印發的《綠色金融支持項目目錄(2025年版)》在內容上包含271個三級分類，「不僅是綠色項目的類別在增加，範圍在擴大，綠色金融的內涵也在延伸。」這名從事十年綠色金融產品信用評估的高級工程師在上述大會上表示，過去，更多的純綠項目能夠獲得綠色信貸、綠色債券等資金支持，如今，純綠項目和需要改造的傳統項目均可以通過綠色金融獲得支持。 今年也是「綠水青山就是金山銀山」理念提出20周年，是「雙碳」目標提出5周年。 北京綠色交易所董事長王乃祥在大會上介紹，截至7月28日，全國自願碳市場累計成交量接近240萬噸，累計成交金額超過2億元。今年2月，國家發展改革委正式復函同意以北京綠色交易所為主體，設立國家綠色技術交易中心。目前，該所官網已上線國家綠色技術交易中心綠色技術推廣目錄專區，對納入國家發展改革委等八部委《綠色技術推廣目錄》、北京市歷年《綠色低碳先進技術推薦目錄》以及各類市場渠道搜集到的綠色技術進行宣傳推介，加速綠色技術轉化落地。 中青報·中青網記者 朱彩雲來源：中國青年報
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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