8月12日電 美國總統川普與俄羅斯總統普京將於8月15日在美國阿拉斯加州舉行會晤,這將是2021年6月以來俄美領導人首次面對面會晤。 會晤在即,許多重要信息已相繼釋出,阿拉斯加這一地點的選擇有何戰略考量?此次峰會可能對全球格局帶來怎樣的衝擊?俄美各自持何立場?歐盟與烏克蘭又如何看待這場會晤?多位專家在接受俄羅斯衛星通訊社採訪時,對這場重要峰會進行了深入解讀。 看點一:為何選在阿拉斯加會晤? 義大利智庫「視野和全球趨勢」主任、政治學家蒂貝裡奧·格拉齊亞尼對俄羅斯衛星通訊社表示,川普選擇阿拉斯加作為與普京會晤的地點,背後有雙重考量。 一是宣示外交主導意圖。川普此舉旨在彰顯其政府「強化美國外交角色」的決心。 二是地緣歷史象徵。阿拉斯加與美俄兩國歷史淵源深厚,其地理位置既「凸顯了川普與普京的親近關係」,也暗示了「川普與歐盟的疏離」。 美國陸軍退役中校、資深國際顧問厄爾·拉斯穆森也向俄羅斯衛星通訊社表示,選擇阿拉斯加作為「特普會」地點具有特殊地緣意義——這裡堪稱美俄領土「最接近點」。更重要的是,北極作為關鍵開發區域,「既蘊含經濟機遇也涉及特定安全考量」。 古巴「勞爾·羅阿·加西亞」高等國際關係學院教授尤斯馬尼·費爾南德斯·帕切科在談到在阿拉斯加舉行會晤的重要性和象徵意義時表示,畢竟「在文化和宗教方面,那裡留下了許多俄羅斯存在的痕跡」。 拉斯穆森進一步表示,「綜合考量文化、經濟潛力,阿拉斯加實為適宜之選。」 資料圖:川普 看點二:「特普會」談判焦點何在? 格拉齊亞尼表示,雙方談判焦點將不僅限於烏克蘭問題,更可能著眼於「構建新的安全架構」。 該架構旨在:一方面化解俄羅斯對歐盟及英國戰略意圖的核心關切;另一方面承認美國在歐洲大陸的利益。 格拉齊亞尼稱,「他們正致力於重構世界秩序。」 不過,他也強調,兩國總統目標各異,川普尋求在「新興的多極國際體系中維持其主導地位」。普京則力圖通過將「全球南方國家納入討論與決策進程」,來「定義新的全球秩序」。 看點三:談判前夕,俄美各有什麼目標? 古巴專家帕切科表示:「俄羅斯在此次對話開始前立場堅定,並未屈服於要求結束衝突的美國的壓力。如果美國需要和平解決衝突,那麼就必須停止支持基輔政權。」 該專家表示,在即將舉行的俄美總統會晤中,有必要考慮到莫斯科的成功和實力,以尋求和平解決烏克蘭危機的方案。 資料圖:普京。 他強調,兩國都希望解決衝突,但基於不同的情況和目標。關於俄羅斯,帕切科指出,已反覆強調:任何和平協議「都將取決於特別軍事行動之初就設定的目標的明確實現」。 至於華盛頓方面,帕切科稱,他們追求的是經濟利益:「考慮到儘管受到制裁,俄羅斯經濟仍取得了顯著進展,一段時間以來,一些美國公司和其他地區的公司表現出了重返俄羅斯的意願,這在聖彼得堡國際經濟論壇等平臺得到了體現。」 看點四:歐盟和烏克蘭怎麼看? 帕切科指出,此次俄美峰會引起了歐盟的擔憂。 他認為,歐盟最近與美國籤署了一份「完全不利」的協議,若華盛頓和莫斯科之間達成協議並解決烏克蘭危機,將使歐盟的處境更加艱難。 另一方面,他表示,基輔也感到擔憂。因為對基輔來說,雙邊協議將意味著烏克蘭的提議被忽視,甚至澤連斯基的未來也可能受到威脅。 資料圖:澤連斯基。 看點五:「特普會」有何戰略意義? 阿拉伯國家聯盟前秘書長、埃及前外長阿姆魯·穆薩表示,即將舉行的俄美總統阿拉斯加會晤具有重要的戰略和象徵意義。 這位資深外交家表示,兩國領導人的會晤對討論國際議程關鍵議題至關重要,首要涉及烏克蘭局勢及尋求擺脫當前危機的方法。穆薩不排除談判議題可能包括中東問題調解。 資料圖:川普和普京會談。 穆薩強調,當今世界局勢和力量格局不僅取決於大國,更需要眾多參與者的廣泛互動。他指出:「存在包含南方、北方、東方和西方各方的大型聯合體。」 他認為,實現穩定需要漫長時間、多輪會談及大規模長期協議。 看點六:峰會前景是否樂觀? 穆薩對峰會前景持現實態度,認為首次首腦會晤不可能解決所有問題,也無法詳盡處理每個議題,更不會促成立即行動。 但他視峰會召開為重要開端,穆薩稱:「這將開闢通往協議的道路,這些協議可能促進積極變化——無論是在經濟領域還是國際穩定問題上。」
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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