（抗戰勝利80周年）湖北宜昌：兩岸同胞共緬抗戰英烈
2025-11-04 23:01 5,182次浏览上海8月4日電(範宇斌)近日，由致公黨上海市委會、上海市國際貿易促進委員會指導，致公黨上海市委會對外聯絡委員會、致公黨上海市委會法治建設委員會、上海國際仲裁中心主辦，上海市臺聯對外聯絡工作委員會協辦的「法治護航臺企發展2025」交流座談會在上海召開。 上海市國際貿易促進委員會副會長、上海國際經濟貿易仲裁委員會(上海國際仲裁中心)副主任馬屹表示，為應對複雜的跨法域及跨境商事糾紛，降低法律風險，了解並使用獨立、專業、高效的多元解紛方式對於臺企健康發展具有重要意義。多年來，上海國際仲裁中心在服務臺企的實踐中充分發揮仲裁專業、高效、保密、國際化的優勢，最大程度維護臺企的合法權益。伴隨上海「五個中心」建設持續推進，滬臺民間經貿往來日趨緊密，法律界的深入交流將為兩岸交往注入新動能。展望未來，希望以法治共識築牢發展根基，把仲裁、調解實踐中形成的共識轉化為推動兩岸市場相通、規則相融的無形紐帶；搭建跨越海峽的法律人才共育平臺，以人才互通激活協同發展動能；以法律服務矩陣構建制度型開放高地，為兩岸經貿往來提供更具適應性、包容性的制度供給。 上海國際仲裁中心秘書長王唯駿以「風雨同舟：護航滬臺經貿合作的仲裁實踐」為題作主旨發言。她表示，優質的爭議解決法律服務能夠為兩岸商事主體提供高效、便捷、專業、公正的爭議解決服務，實現經貿糾紛的快速解決、保障合同和交易的順利履行，從而用法治保障兩岸的經貿交流合作。早在20世紀90年代初，上海國際仲裁中心就受理了第一宗涉臺商的仲裁案件。此後，涉臺案件的糾紛類型也從貿易和合資合同糾紛轉向代工生產(OEM)加工、技術許可、併購等類型，近年來出現了大量基金股權投資、倉儲物流和商業服務糾紛。對臺資企業在大陸投資的爭議解決法律服務需求，上海國際仲裁中心始終關注如何快速化解投資轉型帶來的風險，為交易創新提供法律保障。 上海國際商事法庭審判長申智以「支持仲裁發展的司法實踐」為題作主旨發言。她表示，上海國際商事法庭自成立以來，聚焦仲裁司法審查、國際商事審判制度創新及國際商事爭議解決體系建設三大制度功能，推動仲裁實踐與國際通行規則接軌，致力於打造「專業化、國際化、數位化」的審判機制，並設立了一站式服務平臺，優化訴訟流程與證據保全機制，推動調解、仲裁與訴訟高效銜接。 本次會議特邀嘉賓——臺灣「國際洪門中華總會」理事長、時代法律事務所合伙人鄭光禮以「仲裁在兩岸經貿爭端解決運用的現況與未來」為題作主旨發言。他認為，兩岸區域間的經濟動能始終存在，仲裁是解決投資貿易糾紛的有效方式。他結合有關案例的分享，建議應加強頂層制度設定，降低程序和溝通成本；增強專業鑑定效能；促進交流，加強宣傳，共同推動執業律師的能力提升；利用上海臺北城市論壇，推動建設兩岸仲裁示範平臺。 應邀參會的臺胞企業負責人和律師代表結合各自從業經驗，進行了深入交流，提出意見建議。 會議現場。 致公黨上海市委會供圖 上海市臺聯黨組書記李海泳表示，要進一步加強法治護航臺企發展在機制上的探索，通過仲裁這一途徑拓寬臺籍法律工作者的職業渠道，賦能臺企發展；要發揮聯動效應，積極運用案例庫加強對仲裁工作的宣傳推廣，引導臺企在發展中有更多權益維護的選擇機制；要繼續緊密結合上海建設國際科創中心的目標任務，更加積極地向臺企宣介上海的政策，共同推動上海營商環境不斷優化，助力臺企在上海更好地發展。 致公黨上海市委會專職副主委童麗萍表示，這次座談會聚焦兩岸經貿往來中的爭端解決機制開展專業性交流，旨在搭建平臺，進一步促進法治完善，合力推動營商環境進一步優化，為臺胞企業健康發展提供更好的法治保障。今年是中國致公黨成立100周年，也是致公黨上海組織建立45周年，希望發揮致公黨上海市委會獨特的僑海優勢和法律人才優勢，積極作為，就完善仲裁機制、優化營商環境、維護企業合法權益進行深入研究並建言獻策，助力打造一流營商環境，讓更多的港澳臺企業、僑胞企業能在上海深耕發展。(完)
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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