國防部：血的教訓不容忘卻 歷史悲劇不能重演
2025-12-03 18:32 7,568次浏览8月5日電(記者 張乃月)最近，印度和美國又槓上了。 美國總統川普8月4日發文威脅，稱由於印度大量購買俄羅斯石油，還在公開市場上出售其中大部分石油謀取暴利，所以要「大幅」提高對印度輸美商品的關稅。 當天，印度外交部發布聲明，回應威脅的同時，也指出美歐在俄羅斯問題上的雙標。 資料圖：石油。 美歐「雙重標準」 對於美方的指責，印方表示，針對印度的行動「既不公正也不合理」，其將「採取一切必要措施維護國家利益和經濟安全」。 在聲明中，印度外交部還解釋了為何從俄羅斯進口石油。 「自烏克蘭危機爆發以來，印度就因從俄羅斯進口石油被美國和歐盟針對。事實上，印度之所以開始從俄羅斯進口石油，是因為危機爆發後，傳統的供應線被轉移到了歐洲。當時美國積極鼓勵印度進行此類進口，以增強全球能源市場的穩定性。」 換言之，印度進口俄石油是迫不得已，也得到了美國的支持。 印度還表示，這樣做是為了讓印度消費者用上可預測且能負擔得起的能源，是全球市場形勢所迫。 印度外交部的聲明。圖片來源：印度外交部發言人社交媒體截圖 隨後，聲明矛頭一轉，稱「那些批評印度的國家，自己卻沉迷與俄羅斯做生意」，而且，買的還不是國家剛需的產品。 通過列舉數據，印度指出，2024年歐盟與俄羅斯的貨物貿易額達675億歐元。2023年的服務貿易額估計為172億歐元。這遠超印度與俄羅斯該年或此後的貿易總額。歐俄貿易，不僅涉及能源，還包括化肥、礦產、化學品、鋼鐵以及機械和運輸設備。 美國方面，則是在持續從俄羅斯進口核工業、電動汽車工業所需的部分原料以及化肥和化學品等。 石油與關稅 事實上，美國和印度圍繞俄石油與關稅的問題爭吵已久。 美國總統助理、政策副幕僚長和國土安全顧問米勒甚至曾向媒體表示，印度購買俄羅斯石油，實際上是在烏克蘭危機中資助俄羅斯，這一做法不可接受。 7月底，川普曾稱，「我不在乎印度與俄羅斯做什麼。他們願意一起拖垮兩國死氣沉沉的經濟，隨他們去。」 川普這番表態後，印度總理莫迪隨即在該國的一場集會上呼籲民眾購買國貨。他表示，世界經濟面臨諸多挑戰，形勢不太穩定，「現在，無論我們買什麼，標準應該只有一個：買那些由印度人揮灑辛勤汗水製造出來的產品。」 資料圖：印度總理莫迪。 對於印度購買俄羅斯石油一事，有外媒援引印度政府消息人士指出，俄印已籤訂長期供油合同，短期內停止交易「並非易事」。 印方人士表示，印度進口俄羅斯原油，有助於避免全球油價飆升。烏克蘭危機後西方國家對俄能源實施制裁，但全球油價並沒有顯著上漲。 印度外交部發言人也曾在回應涉俄問題時表示，印俄關係穩定且經受時間考驗，不該透過「第三方國家的稜鏡」審視。 路透社援引貿易消息人士數據報導，印度是俄羅斯海運原油的最大買家，今年1月至6月，印度每日進口約175萬桶俄羅斯石油，同比增長1%。彭博社彙編的數據顯示，今年上半年印度每日出口約140萬桶精煉燃料，但很難量化印度石油出口中有多少是來自俄羅斯原油。 有分析認為，川普最新的言論是一種施壓策略，其目標仍是關稅。 目前，印度政府已表示有意繼續與美國進行談判，以期降低關稅。印度正考慮增加從美國的天然氣採購量，並增加通訊設備和黃金的進口量。但雙方仍存在諸多分歧，如印度不願向美國開放農業和乳製品等敏感行業。 7月30日，川普宣布將從8月1日起對印度輸美商品徵收25%的關稅，並實施其他「懲罰」。
北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章，指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景，並提出相應的防範方法。 文章指出，自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力，缺乏自主設定目標的功能，雖能執行單一簡單任務，但若無人為指令，則無法實施具有實際意義的操作。 文章指出，人們已習慣應用程式請求授權：獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可，而是直接行動，使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務，並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。 專家預測，自主人工智慧未來將承擔各類任務，如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等，均需調用用戶敏感數據，包括財務信息、實時定位等核心隱私。 專家舉例指出，現有應用通常僅調用單一數據類型，而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」，包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣，乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。 另據國際機構高德納預測，未來企業數據洩露事件中，將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。 文章稱，對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私，網絡安全專家建議，採用多層次防護方法，從基本的安全習慣做起。例如，為所有帳戶啟用多因素認證，將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍，為不同用途創建單獨的帳戶，以分隔數字暴露面。 專家指出，由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源，因此，分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限，而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具，比如一個用於財務任務，另一個用於健康管理，以此類推。 專家還建議，將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為，在分享敏感信息前做好相應預案。(完)
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