財政部：加大對特殊教育學校支持保障力度
2025-12-13 13:50 2,418次浏览8月13日電 據央行網站消息，13日，央行發布2025年7月金融統計數據報告。 廣義貨幣增長8.8% 7月末，廣義貨幣(M2)餘額329.94萬億元，同比增長8.8%。狹義貨幣(M1)餘額111.06萬億元，同比增長5.6%。流通中貨幣(M0)餘額13.28萬億元，同比增長11.8%。前七個月淨投放現金4651億元。 前七個月人民幣貸款增加12.87萬億元 7月末，本外幣貸款餘額272.48萬億元，同比增長6.7%。月末人民幣貸款餘額268.51萬億元，同比增長6.9%。 前七個月人民幣貸款增加12.87萬億元。分部門看，住戶貸款增加6807億元，其中，短期貸款減少3830億元，中長期貸款增加1.06萬億元；企(事)業單位貸款增加11.63萬億元，其中，短期貸款增加3.75萬億元，中長期貸款增加6.91萬億元，票據融資增加8247億元；非銀行業金融機構貸款增加2357億元。 7月末，外幣貸款餘額5558億美元，同比下降8.1%。前七個月外幣貸款增加137億美元。 前七個月人民幣存款增加18.44萬億元 7月末，本外幣存款餘額327.83萬億元，同比增長9%。月末人民幣存款餘額320.67萬億元，同比增長8.7%。 前七個月人民幣存款增加18.44萬億元。其中，住戶存款增加9.66萬億元，非金融企業存款增加3109億元，財政性存款增加2.02萬億元，非銀行業金融機構存款增加4.69萬億元。 7月末，外幣存款餘額1萬億美元，同比增長20%。前七個月外幣存款增加1489億美元。 7月份銀行間人民幣市場同業拆借月加權平均利率為1.45%，質押式債券回購月加權平均利率為1.46% 7月份銀行間人民幣市場以拆借、現券和回購方式合計成交222.44萬億元，日均成交9.67萬億元，日均成交同比增長14.8%。其中，同業拆借日均成交同比增長3.1%，現券日均成交同比增長2.8%，質押式回購日均成交同比增長18.6%。 7月份同業拆借加權平均利率為1.45%，分別比上月和上年同期低0.01個和0.36個百分點。質押式回購加權平均利率為1.46%，分別比上月和上年同期低0.04個和0.36個百分點。 7月份經常項下跨境人民幣結算金額為1.57萬億元，直接投資跨境人民幣結算金額為0.64萬億元 7月份，經常項下跨境人民幣結算金額為1.57萬億元，其中貨物貿易、服務貿易及其他經常項目分別為1.15萬億元、0.42萬億元；直接投資跨境人民幣結算金額為0.64萬億元，其中對外直接投資、外商直接投資分別為0.22萬億元、0.42萬億元。
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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