美財政部取消對敘利亞制裁條例
2026-01-27 06:30 7,915次浏览核心CPI連續3個月回升—— 消費領域價格呈現積極變化 國家統計局發布數據顯示，7月份，擴內需政策效應持續顯現，消費領域價格繼續呈現積極變化。居民消費價格指數(CPI)環比由上月下降0.1%轉為上漲0.4%；同比持平。扣除食品和能源價格的核心CPI同比上漲0.8%，漲幅連續3個月擴大。工業生產者出廠價格指數(PPI)環比下降0.2%，降幅比上月收窄0.2個百分點，為3月份以來環比降幅首次收窄；同比下降3.6%，降幅與上月相同。 7月份，CPI環比上漲，漲幅高於季節性水平0.1個百分點。國家統計局城市司首席統計師董莉娟分析，環比上漲主要受服務和工業消費品價格上漲帶動。服務價格環比上漲0.6%，影響CPI環比上漲約0.26個百分點，佔CPI總漲幅六成多。提振消費政策帶動需求持續回暖，疊加「6·18」促銷活動結束，扣除能源的工業消費品價格上漲0.2%。CPI同比持平，主要受食品價格較低影響。受上年同期價格基數較高影響，食品價格同比下降1.6%，影響CPI同比下降約0.29個百分點。 扣除食品和能源價格的核心CPI同比上漲0.8%，為2024年3月以來最高。其中，金飾品和鉑金飾品價格同比分別上漲37.1%和27.3%；服務價格同比上漲0.5%；燃油小汽車和新能源小汽車價格同比分別下降2.6%和1.9%，降幅分別為近34個月和28個月最小。中國民生銀行首席經濟學家溫彬認為，今年以來，核心CPI持續回升，反映出隨著擴內需、促消費政策持續顯效，市場供求關係逐步改善，國內經濟循環進一步暢通。 7月份，PPI環比下降0.2%，降幅比上月收窄0.2個百分點。董莉娟表示，季節性因素疊加國際貿易環境不確定性影響部分行業價格下降。夏季高溫雨水天氣增多，一方面建築項目施工進度放緩影響建材需求，另一方面部分地區河流水量充沛，水力發電對火力發電的補充替代作用明顯增強，電煤需求減少。受此影響，非金屬礦物製品業、黑色金屬冶煉和壓延加工業、煤炭開採和洗選業、電力熱力生產和供應業價格均環比下降。國際貿易環境不確定性影響下，計算機通信和其他電子設備製造業、汽車製造業、電氣機械和器材製造業、通用設備製造業價格環比下降。 隨著宏觀政策持續發力、適時加力，部分行業供需關係有所改善，價格呈現積極變化。傳統產業改造升級和重點產業產能治理逐步推進，新興產業快速成長壯大，相關行業價格同比有所回升。同時，提振消費專項行動深入實施，消費市場持續健康發展，升級類消費需求增加拉動部分行業價格同比上漲。 「價格的環比走勢更多反映季節性、短期性變化和波動，同比走勢則反映更多長期性、趨勢性、結構性變化。」國家金融與發展實驗室特聘高級研究員龐溟認為，從PPI數據來看，最近幾個月PPI環比降幅持續企穩改善，反映出政策發力見效、產業結構優化調整、競爭秩序建立健全、內需逐步抬升等多種積極變化。 溫彬認為，近期各方表態及舉措表明，「反內卷」將成為下半年政策重點。短期看，「反內卷」從供應端重塑行業供需結構，特別是對於產能過剩且利潤率低的行業，通過優化資源配置，提升產業鏈整體效率，緩解供需矛盾，進而推動物價回歸合理區間。中長期看，物價能否持續回升仍具有較強不確定性，這主要取決於政策的執行與協同。「反內卷」更多是為價格修復創造窗口期，能否真正實現「企業盈利改善—經濟內生動力增強」的良性循環，關鍵在於內需能否有效提振。 來源：經濟日報 本報記者 熊 麗
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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