浙江金華「慰安婦」檔案揭秘沉痛歷史
2026-02-25 06:06 4,543次浏览中新經緯8月13日電 美東時間周二，美股三大指數集體收漲，納斯達克指數、標普500指數均創盤中與收盤歷史新高。 來源：Wind 截至收盤，道瓊工業指數漲483.52點，漲幅1.10%，報44458.61點；納斯達克指數漲296.50點，漲幅1.39%，報21681.90點；標普500指數漲72.31點，漲幅1.13%，報6445.76點。 盤面上，大型科技股普遍上漲，臉書漲超3%，微軟、谷歌、蘋果漲逾1%，英偉達漲0.57%，特斯拉漲0.53%，亞馬遜漲0.08%。 航空股大漲，美國航空漲超12%，美聯航漲超10%，達美航空漲逾9%，西南航空漲超5%，波音漲超2%。 銀行股走高，高盛、花旗漲超3%，摩根史坦利、美國銀行、富國銀行漲超2%，摩根大通漲超1%。 晶片股集體上揚，安森美半導體漲超6%，英特爾、微芯科技漲超5%，阿斯麥漲超2%，超威半導體漲超1%。 熱門中概股多數上漲，納斯達克中國金龍指數收漲1.49%。騰訊音樂漲近12%，微博、京東、阿里巴巴漲超3%，拼多多漲3%，百度、愛奇藝漲逾2%，網易、新東方漲超1%；蔚來跌近9%，小鵬汽車跌超6%，小馬智行跌逾3%。 經濟數據方面，美國勞工部12日發布的消費者價格指數顯示，美國7月份通脹壓力維持6月份以來的上升勢頭。數據顯示，7月份消費者價格指數同比上漲2.7%，與6月份漲幅持平。但剔除波動較大的食品和能源價格後，7月份核心消費者價格指數同比上漲3.1%，高於前一個月的2.9%；環比漲幅為0.3%，高於6月份的0.2%。 歐洲股市方面，英國倫敦股市《金融時報》100種股票平均價格指數12日報收於9147.81點，較前一交易日上漲18.10點，漲幅為0.20%；法國巴黎股市CAC40指數報收於7753.42點，較前一交易日上漲54.90點，漲幅為0.71%；德國法蘭克福股市DAX指數報收於24024.78點，較前一交易日下跌56.56點，跌幅為0.23%。 國際油價方面，截至當天收盤，紐約商品交易所9月交貨的輕質原油期貨價格下跌79美分，收於每桶63.17美元，跌幅為1.24%；10月交貨的倫敦布倫特原油期貨價格下跌51美分，收於每桶66.12美元，跌幅為0.77%。 貴金屬方面，截至發稿，COMEX黃金期貨跌0.15%報3399.6美元/盎司，COMEX白銀期貨漲0.4%報37.94美元/盎司。 衡量美元對六種主要貨幣的美元指數當天下跌0.43%，在匯市尾市收於98.097。(中新經緯APP)
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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