滇緬公路檔案文獻圖片展昆明展出 九成史料首次公開
2025-11-02 08:24 4,734次浏览新華社北京8月11日電 題：增值稅法實施條例向社會公開徵求意見，有哪些看點？ 新華社記者申鋮 記者11日從財政部了解到，為保障《中華人民共和國增值稅法》順利實施，財政部會同稅務總局研究起草了《中華人民共和國增值稅法實施條例(徵求意見稿)》，當日起向社會公開徵求意見。 增值稅是我國第一大稅種。去年底召開的十四屆全國人大常委會第十三次會議表決通過了增值稅法，自2026年1月1日起施行。 「增值稅法實施條例是增值稅法的基礎性配套行政法規，與增值稅法以及增值稅規範性政策文件一起構成了我國增值稅的法律法規體系，是增值稅法落地實施的重要保障。」中國財政科學研究院公共收入研究中心主任梁季說。 《中華人民共和國增值稅法實施條例(徵求意見稿)》包括總則、稅率、應納稅額、稅收優惠、徵收管理、附則等六章五十七條內容，主要對增值稅法有關規定進一步細化明確，對授權國務院規定的事項作出具體規定，進一步增強稅制的確定性和可操作性，形成配套銜接的增值稅制度體系。 中山大學法學院教授楊小強表示，以增值稅法為綱領，以增值稅法實施條例為重要配套法規，輔以增值稅法實施的具體辦法、操作辦法等規章，這是國際上很多國家採用的增值稅(有些國家稱為商品與服務稅)立法模式。比如，英國、澳大利亞、瑞士等國家的增值稅立法均有增值稅法與增值稅法實施條例。 在楊小強看來，徵求意見稿堅持稅收法定原則，體現了高質量發展理念。「如對增值稅法第四章中支持農業、教育、醫療、養老等稅收優惠政策的標準進行了細化，並規定稅收優惠政策的適用範圍、標準、條件和稅收徵管措施等應當依法及時向社會公開，有利於支持經濟社會高質量發展，保護納稅人的合法權益。」 梁季表示，徵求意見稿解釋、細化了增值稅法的相關條款，增強稅制的確定性和可操作性，如對非應稅交易對應的進項稅額、不動產等長期資產進項稅額抵扣規則進行了優化，既符合增值稅徵抵一致的基本原理，也符合國際實踐慣例；細化明確相關徵管規定，順應經濟社會發展的新變化。 「增值稅法實施條例對增值稅法第四條第四項所稱『服務、無形資產在境內消費』作了細化解釋。」楊小強說，「服務、無形資產在境內消費」，一直是國際增值稅的立法難題，但目前缺乏國際增值稅條約等予以有效協調。徵求意見稿對不同國家的跨境銷售服務、無形資產的消費地判斷規則進行了學習研究，有吸收、創新與協調，既與國際接軌，也符合我國實際。
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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