深圳全面建設法治先行示範城市
2025-12-11 20:01 1,618次浏览理論與實踐 育兒補貼制度的時代意義及其完善途徑 我國長期以來以困境兒童及其家庭為主的兒童福利制度出現了明顯拓展，由補缺型向補缺與普惠相結合的組合普惠型邁進的趨勢有所體現。 —————————— 中共中央辦公廳、國務院辦公廳日前聯合印發《育兒補貼制度實施方案》，規定從2025年1月1日起對符合法律法規規定生育的3周歲以下嬰幼兒，發放每年每孩3600元的國家基礎標準育兒補貼，至其年滿3周歲。這是我國自新中國成立以來在民生領域首次採取大規模、普惠式、直接性的資金發放形式來實施惠民舉措，展現出國家高度關注生育問題並有力紓解家庭在育兒領域急難愁盼的堅定決心。 現代化國家在既往的工業化過程中都會普遍面臨生育率走低問題，各國通常會在生育率下行時期採取各類政策手段以降低其下降的幅度與速度。其中，最有力、最常見、最有效的手段，就是生育支持政策體系的建設。該政策體系一般包括三項具體的制度安排：一是以生育補貼、稅收減免、信託基金為代表的現金轉移支付制度，它側重於以資金形式對育兒家庭進行直接的經濟補償；二是以產假、育兒假為代表的育兒休假制度，它側重於為育兒者提供充裕的照料機會；三是以公共託育、學前教育、嬰幼兒免疫、早期發展探視、家庭教育指導、殘障兒童康復照料為代表的基本公共服務，它側重於為有兒童家庭提供專項服務支持——國務院辦公廳近日印發的《關於逐步推行免費學前教育的意見》，即屬於這個類別。 各發達國家普遍形成了資金、假期、基本公共服務相銜接的一攬子組合型生育支持政策。隨著生育支持政策體系的逐步完善以及國家財政投入的增長，一些現代化國家的生育狀況的確出現了一定程度的改善。例如，美國、英國、瑞典等國家近20年的總和生育率長期維持在1.9-2.1左右的水平，法國、比利時、荷蘭等國家的總和生育率，甚至在近20年裡從1.6-1.7增長至1.8-2.0。 就我國而言，「完善生育支持政策體系和激勵機制」「推動建設生育友好型社會」已成為解決現階段少子化問題的關鍵舉措。實踐中，有關生育支持政策的建設在黨中央、國務院的高度重視下有序推進，中央和地方政府不但堅持了原有的針對特殊困難家庭的臨時/長期監護服務、收養寄養服務、康復服務、關愛保護服務等，還陸續針對普通家庭形成了個人所得稅抵扣、生育假、公共託育、嬰幼兒免疫、普惠性學前教育等制度支持，並在資金保障、信息協同、檔案管理、協調機制、基層服務隊伍建設方面給予了諸多配套。此次育兒補貼，不但是國家堅定完善生育支持政策體系和推動建設生育友好型社會的生動體現，也是在民生保障領域中切實展現「投資於人」理念以及提升惠民體感溫度的標誌性事件。 具體而言，我國建立實施育兒補貼制度的時代意義主要有四點：首先，這開創了兒童福利制度乃至民生保障領域普惠型政策的先河，反映出國家充分利用惠民政策來打贏應對少子化風險關鍵戰役的堅定決心。其次，顯示出我國正在對普通家庭過重的育兒經濟負擔及家庭照顧赤字進行主動有為的幹預。第三，標誌著我國生育支持政策體系在形式結構上補齊了短板，資金、假期與基本公共服務三種形態的政策工具箱已經初步齊備。最後，它標誌著我國長期以來以困境兒童及其家庭為主的兒童福利制度出現了明顯拓展，由補缺型向補缺與普惠相結合的組合普惠型邁進的趨勢有所體現。 當然，也必須正視我國育兒補貼制度的建立實施尚處於摸索階段，仍然需要在未來重視三大問題：一是要注重育兒補貼的持續、穩步增長。考慮到我國經濟發展水平與兒童規模，此次育兒補貼在年齡範疇上確定為嬰幼兒、在補貼額度上相對較低，與已有現代化國家普遍全周期、高標準的兒童津貼尚有一定差距，未來仍然需要隨著經濟發展水平的提升而穩步增長。二是要注重育兒補貼的地方差異。此次育兒補貼為部分地方政府提高標準留有一定餘地，但在政策監管過程中也要注意防止少量經濟發達地區的標準過高或標準增長過快，防止人為造成社會保障水平的參差不齊並進而影響我國區域人口增減的大局。三是要注重育兒補貼與其他政策工具的協同使用。從日韓等國的經驗來看，育兒補貼制度的建立實施並不意味著生育率會在短期內快速提高，它不但具有一定的政策滯後性，也與其他政策工具以及多重工具組合的配套協調有關，因此，育兒補貼制度仍然需要納入全生命周期的生育支持政策體系中去綜合考量，以設計出生育支持的最佳方案。 (萬國威，作者系華東師範大學社會發展學院教授、博士生導師，臨床社會工作研究中心主任) 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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