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2025-11-05 05:20 9,926次浏览

  宣稱幫助退款,實則威逼商家、偽造證明,甚至買賣個人信息、從事詐騙   花「小錢」保「大錢」?「職業代退」背後套路重重   律師表示,平臺、商家應進一步完善退款規則,消費者應謹慎辨別依法維權   本報訊 (記者張千)「提前預訂了當地酒店,後因行程變更無法按時入住,訂單不能取消,又不想白白損失上千元。」近日,來自北京的陳先生本計劃前往海南三亞旅遊,但未能成行,為了降低經濟損失,他在二手交易平臺上掛出轉讓信息,「沒想到的是,第一個聯繫我的不是想要入住酒店的遊客,而是聲稱可以幫我退款的人」。   陳先生向記者透露,對方表示,只需200元服務費,同時提供個人信息及訂單詳情,便可幫他取消訂單。而對於代退款方式,對方表示不便告知。   根據陳先生提供的線索,記者調查發現,二手交易平臺上存在不少聲稱能夠有償取消預訂的服務連結,標價多在上百元。除了酒店、機票,代退服務的業務還涵蓋遊戲充值、話費充值、保險保單、教育培訓、婚姻介紹、醫療美容、舞蹈健身等各領域,甚至形成了職業代退「黑灰產」。一些離奇的服務內容讓消費者直呼「這都能退」?   記者了解到,這類服務的退款金額通常在數百元至上萬元不等。一些賣家明確表示只接大單,有的還要求按照退款金額的一定比例支付服務費。不過,消費者寄希望於花「小錢」保「大錢」,結果卻未必如願。   以代退酒店訂單為例,記者聯繫多位酒店和旅遊行業人士,他們均表示「不靠譜」「不建議」。某在線旅行平臺工作人員向記者介紹,代退的套路通常是反覆致電酒店,通過軟硬兼施的方式強迫退款,還有一些偽造證明騙取退款,但不見得能成功。   對消費者而言,選擇代退還可能面臨各類風險。「代退往往要向賣家提供姓名、手機號、銀行卡號等個人信息,這給了不法分子以買賣個人信息的可乘之機。」北京德恆律師事務所律師鄧煦說。   更有甚者,一些消費者因為代退遭遇五花八門的詐騙陷阱。有的因為提供了個人信息被冒名借貸、套現;有的被要求「充值返現」,先充錢才能退錢……而提供代退服務的多為個人或非法機構,一旦發生糾紛,很難維權。   有關部門曾多次就代退款發布相關風險提醒。以代理退保為例,多地銀保監局表示,一些不法分子聲稱可幫助全額退保,以維權之名行非法牟利、詐騙之實,提醒廣大消費者理性消費,依法維權。   對於避免不法代退擾亂市場秩序,鄧煦建議,一方面,二手交易平臺應該承擔起主體責任,加強對相關違法信息的審核力度,監測異常交易行為;另一方面,有關平臺、商家也應進一步完善退款規則,合理合法處理退款要求。   「消費者應謹慎對待代退信息,切莫輕信,避免因小失大。」鄧煦提醒,消費者應通過官方渠道協商退款,協商不成可向消協投訴或通過訴訟等方式解決。   《工人日報》(2025年08月11日 04版)

  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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