寧夏銀川出臺涉企行政檢查「白名單」制度
2026-03-08 03:46 5,246次浏览北京8月13日電(記者 楊程晨 張曉曦)面對「20%+N」疊加關稅以及新臺幣大幅升值近況，臺灣經濟將何去何從？國務院臺辦發言人朱鳳蓮13日在北京表示，臺灣本可增強抵禦風險能力，但民進黨當局出於「倚外謀獨」邪念讓民眾、企業深蒙其害。 日前，美國宣布對臺加徵20%的所謂「對等關稅」，高於對日本、韓國15%的稅率。賴清德當局還稱，關稅稅率還能談，可能會加碼對美投資4000億美元。 朱鳳蓮13日在國臺辦例行新聞發布會上回應，面對美方霸凌加徵關稅、蓄意操弄新臺幣升值，民進黨當局不僅沒有維護臺灣民眾切身利益，反而加大「跪美媚美」，「賣臺」無底線，對美國的巨額勒索毫不吝嗇、拱手相送。4000億美元相當於臺灣年度GDP的一半，讓臺灣老百姓作何感想？ 她說，面對外部風險和不確定性上升，臺灣本可以通過加強兩岸經濟合作、深化兩岸融合發展，不斷強化臺灣產業韌性，夯實經濟發展基礎，增強抵禦風險能力，但民進黨當局出於「倚外謀獨」邪念，罔顧島內經濟民生，出賣臺灣發展利益，讓臺灣民眾與企業深蒙其害。正告民進黨當局，輸誠得不到好處，跪美沒有出路。 回應賴當局稱正調查16家大陸企業涉嫌在臺「非法招工」一事時，朱鳳蓮還表示，民進黨當局在關稅談判上對美國唯唯諾諾、予取予求，卻在推動兩岸「脫鉤斷鏈」、破壞兩岸經濟合作上處心積慮、動作頻頻。這些出於政治私利的做法不得人心，只會損害臺灣營商環境，限縮臺灣經濟發展空間。 稍早前，美方還表示將對全球半導體等進口商品徵收100%關稅，並稱臺積電將在美投資3000億美元。朱鳳蓮說，臺積電被迫宣布在美加碼投資1000億美元時已使島內業界恐慌、民怨沸騰。3000億美元投資一旦落地，勢必對臺灣經濟造成巨大影響。 她表示，如果說美國是掏空臺灣產業的始作俑者，那麼民進黨當局就是最大的幫兇。他們在關稅談判上「未談先跪」「打左臉送右臉」，對談判過程諱莫如深，甚至對民眾一騙再騙；在產業上對美國予取予求，主動奉送臺積電，任其榨乾臺灣優勢產業價值，充分說明民進黨當局根本無心也無力維護臺灣經濟發展和民眾福祉。奉勸民進黨當局在「媚美賣臺」的邪路上及時懸崖勒馬，臺灣民眾和各界有識之士應當團結起來，積極維護自身利益。 美國國務院前資深顧問近期發文稱「臺灣與川普漸行漸遠」。朱鳳蓮表示，越來越多的人認清賴清德是不折不扣的「和平破壞者」、名副其實的「麻煩製造者」；也認清美國奉行的永遠是「美國優先」。臺灣的前途、臺灣同胞的安全保障和利益福祉在於兩岸關係和平發展和國家統一。妄圖倚仗外力，換不來臺海和平穩定；四處搖尾乞憐，得不到安全利益保障。任何勾連外部勢力謀「獨」的企圖都註定失敗。(完)
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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