北京擬豐富數據應用場景 加快數據資源開發利用
2026-01-18 02:30 2,164次浏览8月8日晚，北京樓市再出新政，不僅限購政策迎來新一輪深度鬆綁，符合條件的居民家庭購買五環外商品住房不限套數，同時公積金政策也進行了優化調整。新政出臺後，市場反響怎麼樣，有哪些新變化？記者在新政出臺後的首個周末，走訪了北京的多個樓盤。 北京樓市新政出臺後的首個周末，記者在南五環外的一個樓盤看到，不少購房人正在向銷售顧問了解情況。在現場記者發現，有幾個銷售顧問和其他銷售顧問著裝有著明顯的區別。 北京某樓盤銷售經理 尤靜靜：8日晚上新政出臺後，我們就開始動起來了，為了應對客流，我們從兄弟項目借調了三名置業顧問過來，已經接待了近百組客戶，並且成交數量達到了8套，這也是我們這2個月以來單日成交數量最高的，新政反響還是很不錯的。 原來，受政策調整影響，五環外的多個樓盤迎來了明顯的客流增長。在售樓處，記者碰到了買房的朱女士，之前由於受到限購影響，她不能在五環外再次購房。但8月8日晚上政策公布之後，她在五環外的購房套數將不再受到限制。 而在北五環外的另一個樓盤，銷售顧問介紹，受到此次北京新政影響，一些之前還在猶豫的客戶，在新政施行後立刻行動了起來，他們這個項目周六一天就籤了3單。 北京某樓盤銷售經理 劉壯：其實購房者的購房信心還是大大增強了，我們這兩天還是比較理想的，3個肯定買的，還有2個是交了意向金的，也就是一共5個交錢的客戶。 銷售數據顯示，今年1—7月，北京新建商品住宅銷售套數中，五環外佔比超過80%。從土地供應結構看，北京多數商品房項目也位於五環外區域。因此，業內人士認為，此次新政針對性更強，將有效刺激五環外新建商品房的購買需求。 公積金政策優化 減輕購房人負擔 此次北京樓市新政的另一個看點是住房公積金政策「組合拳」，由於政策比較有針對性，記者在各個樓盤走訪中發現，相關諮詢量明顯增加，對市場需求形成新的拉動。 儘管是晚上九點，但記者在北京西紅門地區的一個樓盤看到，售樓處裡依舊有購房人在諮詢看房。 北京某樓盤銷售經理 秦夢瑤：客戶來訪量上來說，比上周增加了30%。發現大家公積金的政策還是比較吸引的，因為都在諮詢具體情況，比如說根據客戶的情況，他能多貸多少錢、可以省掉多少利息，客戶購房意願增加了很多。 銷售人員告訴記者，北京此次樓市新政，放寬了公積金貸款首套房認定標準，只要名下無房，即便曾使用過公積金貸款並已結清，再次申請公積金貸款也可按首套房來認定，因此這類購房人群在使用組合貸款購房時，首付比例相比之前可降低10%或15%。 北京某樓盤銷售顧問 何姝漫：接待了12組客戶，這也是我近幾個月以來周六周日接待客戶最多的一天了，有一組客戶，他在公積金政策調整之前屬於公積金二套，但是在政策調整之後就變成了首套，不管是在貸款金額還是公積金利率上，都有了改變，所以他今天立馬跟我們籤訂了意向協議。 在現場看房的張先生向記者介紹，由於繳存年限短，政策調整前，自己如果申請公積金貸款購房，最多只能貸80萬元，這次調整之後，就能申請到120萬元的最高額度。 北京市民 張先生：公積金額度提高之後，對我幫助還是挺大的，政策一出，我就加快了購房進度。 記者隨後又走訪了其他地區的多個樓盤，在採訪中發現，新政策目前為五環外的新房市場帶來了一定的活力。 北京某樓盤銷售顧問 何姝漫：一般售樓處的下班時間都是在晚八點左右，今天客戶量非常多，預計今天下班時間應該得到晚上九點半到十點左右了，新政策對於提升客戶的信心，包括客戶後續意向，都有很大的幫助。 記者在走訪中也了解到，目前已經有不少樓盤針對目前新房市場回暖態勢，計劃在延續項目已有優惠政策的同時，進一步推出更多促銷活動，以期望在未來一段時間加快銷售進度。 (總臺央視記者 楊瀟 譚振華 徐靜)
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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