渝川陝集體婚禮在重慶城口舉行 大巴山下見證「中式浪漫」

2025-11-02 03:13 7,513次浏览

  臺北8月4日電 民進黨當局領導人賴清德稱美對臺加徵20%關稅為「暫時性稅率」、尚有談判空間,但臺灣輿論近日普遍擔憂,關稅或僅是「前菜」,美方真正意圖或指向技術轉移,臺灣的半導體產業全球供應鏈地位恐受衝擊。   半導體、電子產品及信息和通信技術是臺灣的經濟支柱,路透社近期曾報導,預計上述產品的稅率將與20%的「對等關稅」稅率不同。美方正引用其《1962年貿易擴展法》第232條款(下稱「232條款」)對此類產品稅率進行所謂「國安調查」。   《臺灣醒報》評論文章指出,觀察整體脈絡可發現,美方的關稅政策從來都不是終點,而是施壓工具。此次關稅談判未涵蓋半導體產品,顯示其被單獨「留白」的政治意涵。美國最終目標並非課稅,而是爭取半導體製造技術本地化的主導權,這從美方對臺積電赴美設廠的高度重視及「232條款」調查延宕可見端倪。   文章指出,當前臺灣面臨兩難,若加碼對美投資換取關稅優惠,恐陷入技術外流陷阱;若維持技術主體性,須承受貿易成本上升的壓力。   此前報導顯示,2024年臺積電美國亞利桑那州工廠持續虧損,在此情況下,臺積電仍宣布擴大對美投資1000億美元。該文分析,在這場貿易博弈中,臺灣需思考,是以高科技附庸角色換取市場準入?還是堅守技術自主,發展全球價值鏈多邊合作?   《中時新聞網》專欄文章分析,8月中旬公布的「232條款」細則或對臺灣半導體產業加徵更高稅率,威脅其全球供應鏈地位、引發訂單流失與資金外流。   文章指出,更高的關稅或使臺灣半導體在美國市場的價格競爭力下降,客戶可能轉向韓、日廠商;且臺灣對美出口佔比高,中小企業難轉嫁成本,財務風險較大。   此外,島內各界質疑臺行政機構編列的930億元新臺幣支援預算金額不足,呼籲當局拿出更具體的配套措施,切實守護產業安全與經濟穩定。(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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