樊綱：社保體制的完善有助於提振消費
2025-11-11 23:25 2,395次浏览北京8月13日電 (記者 趙建華)財政部等多個部門近日公布《個人消費貸款財政貼息政策實施方案》。從今年9月開始的一年時間裡，無論日常生活性的小額消費，還是買車、裝修、購置家具家電或手機電腦等較大額度的商品消費，或者旅遊、養老、生育、教培、醫療等服務消費，只要是在相關機構獲得了消費貸款，其中實實在在花出去用於消費的部分，都可以享受貼息支持，每人單筆消費最高享受貸款貼息500元，多筆消費可以疊加享受。 13日在國務院新聞辦公室舉行的發布會上，財政部金融司司長於紅介紹，對於單筆5萬元以下的消費，按照實際金額計算貼息，多筆疊加以後，在同一家貸款機構最高可以享受貼息1000元；對於單筆5萬元以上的消費，以5萬元為上限計算貼息，也可多筆疊加，加上小額消費的貼息以後，在同一家貸款機構最高可享受貼息3000元。 她強調，個人消費貸款貼息政策支持的是消費者合理借貸需求和真實消費行為。如果個人消費貸款用於非消費領域，或是其他違規套利行為，將無法取得貼息資金。 對於同時公布的《服務業經營主體貸款貼息政策實施方案》，於紅表示，今年3月16日到年底，餐飲住宿、健康、養老、託育、家政、文化娛樂、旅遊、體育等8類消費領域服務業經營主體只要與銀行籤訂貸款合同、並且已經收到貸款資金，可以享受最長1年的貼息。貸款資金必須合規用於正常的經營活動，例如拓展空間、優化布局、提升硬體、增加業態、人員培訓、產品研發等，重點是要改善消費基礎設施、提升服務供給能力，不能用於投資理財和套利活動。 兩項貼息的資金測算、申請、撥付等工作，主要集中在貸款經辦機構和地方政府部門。於紅介紹，兩項貼息政策的設計都遵循了簡便易行的原則，力求最大限度地減輕借款人的操作負擔。其中，借款人申請個人消費貸款、籤訂貸款合同時，只需授予貸款經辦機構相關權限，允許其識別貸款發放帳戶或者指定帳戶的交易信息。對於已籤貸款，可以籤訂補充協議，取得借款人相關授權。貸款經辦機構將根據實際消費情況，按照政策規定的貼息比例、貼息上限等要求，計算財政貼息金額，在定期收取貸款利息時，直接扣減由財政承擔的貼息資金，借款人可通過簡訊、手機APP等方式知曉享受財政貼息的具體情況，不需要其他額外操作。 服務業經營主體同樣不需申請貼息。於紅表示，經辦銀行收到財政貼息資金以後，對經營主體已經支付的利息，一次性向經營主體返還對應的貼息資金；對經營主體未來支付的利息，經辦銀行在後續按期收取時，直接扣除對應的貼息資金。(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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