三亞共轉移3.1萬餘人防禦颱風「劍魚」
2026-01-15 01:00 8,943次浏览司法部數據顯示，截至目前，我國共有仲裁機構285家，仲裁員6萬多名，其中境外仲裁員3400多名，2024年辦理涉外仲裁案件4373件，涉外標的額1978億元，為促進國際經貿往來、服務經濟高質量發展和高水平對外開放作出了積極貢獻。 仲裁是國際通行的商事糾紛解決機制，在服務經濟發展和對外開放中發揮著重要作用。自2022年北京、上海、廣州、深圳、海南開展國際商事仲裁中心建設試點以來，成效日益凸顯。 北京仲裁委員會秘書長姜麗麗在接受經濟日報記者採訪時表示，「近5年來，北京仲裁委員會受理的案件量總計5萬多件，涉案標的額總計5200多億元。自成立以來，案件當事人涉及的國家和地區累計達72個」。目前，北京仲裁委員會的現任仲裁員共有1179人，其中港澳臺地區和外籍仲裁員佔比約30%。據《2025年國際仲裁調查報告》顯示，北京躋身全球最受歡迎仲裁地第四位，實現歷史性突破。 海量案件是推動我國仲裁快速發展的因素之一。以北京仲裁委員會為例，2024年受理案件數量是14060件。在境外仲裁地受理的案件中，中國企業也佔據了較大比例。姜麗麗說，「國際最受歡迎仲裁地的前四名中有三名來自亞太地區，原因就是這個地區的經濟體量已經發展起來，仲裁服務業必然要跟進。我國走出去的企業多，與國際企業發生的經貿聯繫多，仲裁服務的需求自然增多，就把國內的仲裁服務『託』起來了」。 輸入案件爭議金額，選擇仲裁案件類型，點擊計算模塊，屏幕上就出現了立案費、仲裁費預計數額，當事人還可在線選擇仲裁員。在位於上海市虹口區白玉蘭廣場8樓的北外灘國際法律服務港，當事人可享受一站式法律自助服務。服務港已發布臨時仲裁指引，為國內外商事主體提供高效率的糾紛解決方案。作為航運中心城市，上海每年產生大量的海事領域仲裁案件，但當前全世界海事領域90%以上的臨時仲裁案件都是在國外仲裁地受理。推出臨時仲裁服務，既適應企業需求，又增強了我國在該領域的話語權。「臨時仲裁不像機構仲裁那樣有專業助手，那麼誰為仲裁員提供基本的文本翻譯，誰來提供基礎設施服務，這就需要我們提前布局，為臨時仲裁業態的成長壯大做好準備。」虹口區司法局副局長周浩說，他們正在布局與臨時仲裁相配套的設施和人才隊伍。 與信息技術的緊密結合是我國仲裁服務業的顯著特徵。2024年，深圳國際仲裁院實現100%線上立案，電子送達超過16萬次，同比增長63.46%；線上開庭案件4709宗，同比增長41.03%。 在數字經濟等領域，我國已參與國際仲裁規則的制定。例如，關於大宗貨物的電子倉單爭議，在申請仲裁時往往找不到充足的案例參考。而我國每天都在產生大量的大宗貨物電子倉單，能夠為相關仲裁規則的制定提供鮮活素材。北京仲裁委員會是聯合國國際貿易法委員會的觀察員，深度參與數字經濟相關國際規則的制定。姜麗麗介紹，「我們『自帶乾糧』參與規則制定工作，因為我們有處理相關類型案件的能力，有豐富的經驗積累，有些領域只有中國和美國有充足的樣本，所以特別受歡迎。這些仲裁規則制定後會在全球應用，為全球相關交易降低成本，提高效率」。 衡量仲裁機構公信力的關鍵指標是仲裁員的廣泛代表性。在仲裁員隊伍建設方面，北京、上海、廣東、海南等地都體現出高度的開放性。上海市仲裁機構名冊中，共有898名來自全球110多個國家和地區的境外仲裁員，具有境外留學或工作經歷的仲裁秘書佔比達46%。海南國際仲裁院聘任1357名仲裁員，其中境外仲裁員佔比近三分之一，分布在40個國家和地區。廣州仲裁委在冊仲裁員2152人，覆蓋51個國家和地區，境外仲裁員佔比11.52%。深圳國際仲裁院在冊仲裁員2078名，覆蓋129個國家和地區，境外仲裁員佔比35.12%。廣州、深圳兩家仲裁機構2024年參與審案的境外仲裁員超過700人次。依託具有廣泛國際認受性的仲裁員隊伍，中國仲裁裁決正在全世界越來越多的國家得到執行。 據了解，司法部將聚焦服務京津冀協同發展、長三角一體化發展、粵港澳大灣區建設和海南自由貿易港建設等國家重大戰略，深化國際商事仲裁中心建設，持續完善有中國特色、與國際通行規則相融通的仲裁制度規則，提升我國仲裁的國際影響力競爭力。可以預見，中國仲裁服務將以更加昂揚穩健的姿態走向世界。(經濟日報記者 劉 亮)
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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