中方要求菲方停止在南海拉幫結派、興風作浪

2025-12-18 07:20 4,381次浏览

  2025年立秋,全國多地奶茶店因「秋天的第一杯奶茶」促銷活動出現爆單現象,部分門店訂單積壓超千杯,外賣平臺系統一度崩潰;外賣騎手排成長龍,只為順利取到貼有「秋天第一杯」貼紙的奶茶……   近五年,「秋天的第一杯奶茶」持續走紅,折射出當下消費市場中新模式與新業態的蓬勃發展,也讓我們清晰地看到了消費市場中蘊含的巨大活力和潛力。   一方面,悅己消費、情緒消費等個性化、多元化消費方興未艾。   一杯奶茶,不再僅僅是解渴的飲品,更承載著消費者在特定時節給自己的一份甜蜜犒賞、對朋友關愛的表達,是悅己消費、情緒消費的生動體現。   在當今的消費市場中,個性化消費逐漸成為主流。消費者不再滿足於千篇一律的商品和服務,而是更加注重產品的獨特性是否能夠滿足自己的個性化需求。以奶茶市場為例,杯子設計與某知名品牌IP的聯名,為消費者帶來全新的視覺與情感體驗;杯型設計更是別出心裁,既有精緻小巧的mini杯,又有1000ml的「噸噸桶」,全方位滿足了消費者多樣化的需求。   另一方面,品質化與可持續化並重,新消費價值凸顯。   消費者在追求個性化的同時,對產品的品質提出了更高的要求。消費者更傾向於選擇質量上乘、製作精良的產品,並且關注產品生產過程中的環保和社會責任問題,追求配料表極簡化的零添加食品。   從「秋天的第一杯奶茶」可以看出,半糖、微糖成為健康新選擇;口味從傳統的「珍珠+奶」創新到「山茶花烏龍+低聚果糖」,滿足消費者對新鮮口感的需求;包裝從塑料到「可降解秸稈+溫變油墨」,既環保又具有趣味性。消費者願意為「更好的自己」及「更綠的地球」支付溢價,這種消費觀念的轉變,也將推動企業更加注重產品的品質和環保性能,促進消費市場的可持續發展。   「秋天的第一杯奶茶」看似是短期消費熱潮,實則折射出供給側的長期變革。商家為迎合消費者個性化、品質化需求,不斷加大研發,推出新口味、新包裝與新營銷方式。這種供給側的創新升級,會進一步激發消費欲望、拉動需求增長,形成供需良性互動,推動消費市場持續繁榮。

  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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