數百名「政產學研用金」代表共探AI加速未來材料技術變革
2025-11-03 16:14 5,716次浏览廣州8月13日電 (方偉彬 馬卓爾 王驍)記者13日獲悉，廣東省高級人民法院、廣東省生態環境廳、中國人民銀行廣東省分行12日聯合印發《關於推進碳排放配額擔保助力綠色金融發展的若干意見》，在全國範圍內首次為碳排放配額質押融資提供系統化的司法保障。 據廣東高院介紹，今後，廣東企業手裡的「碳指標」融資變現有了更多層制度保障。一直以來，碳排放配額質押怎麼登記、違約後怎麼處置，一直缺乏明確規則，導致金融機構「不敢貸」、企業「貸不到」。 此次出臺的《意見》從爭議處置、減排激勵、評估監督到擔保創新等多方面，提出了13條具體規定，有效破解了規則分散、風控薄弱等關鍵瓶頸，系統性打通碳資產金融化堵點。這一創新舉措標誌著廣東在構建統一、活躍的碳金融市場上邁出關鍵一步，將進一步推動廣東綠色金融的發展，助力實現「雙碳目標」。 《意見》為降低碳排放配額質押融資爭議風險，明確碳排放配額屬於合法質押標的，在省級交易平臺完成登記後，就產生法律效力。為堵住質押漏洞，《意見》明確「人民銀行動產融資統一登記公示系統＋省級交易平臺」雙登記模式，通過交易平臺實時凍結功能防止資產轉移風險。 《意見》還明確要加強司法服務與保障，依法最大限度維護碳排放配額質押合同效力，從嚴認定合同無效情形，規定了「訴前協商優先，司法訴訟託底」的維權機制，協商不成的，法院將依法支持當事人通過訴訟實現權利。 《意見》鼓勵金融機構對符合碳減排支持範圍的項目「敢貸」「多貸」。針對債務人違約處置，《意見》創新設置交易平臺競價、價款代收代付機制，保障金融機構作為質權人的優先受償權，給質權人吃下「定心丸」。 「這一政策的出臺將激活廣東省碳金融市場，通過司法保障與金融創新的雙輪驅動，為全國碳金融發展提供可複製的『廣東經驗』，推動綠色金融發展和實現『雙碳』目標。」中國法學會環境資源法學研究會副會長、中山大學法學院李摯萍教授表示。(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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