學習·故事丨青山變「金」山 習近平與三棵杉樹的故事
2026-01-13 15:56 1,647次浏览北京樓市又一新政落地。 8日，北京市住建委、北京住房公積金管理中心發布《關於進一步優化調整本市房地產相關政策的通知》。最重要的內容用一句話概括，就是「符合條件的家庭五環外不再限制購房套數。」 圖/發 初寶瑞 攝 為什麼劃定在五環外？可看一組數據。 先是供給，據中原地產研究院統計，當下北京新建商品房住宅庫存81.4%在五環外，二手房約50%的房源也在五環外。 再是需求，據中指研究院監測，1-7月北京新建商品住宅銷售套數，五環外佔比超80%，二手住宅成交套數五環外佔比也超50%。 「政策重點是為了加速外圍區域的市場去化，有利於想要在五環外購置房產的家庭，以及有多套房產進行資產配置的人群。」58安居客研究院院長張波對三裡河表示。 回溯北京過往幾次新政，也多以五環為分界線，穩步有序放開購房門檻。針對重點熱點區域靶向施策，能讓更多有能力、有意願、有需要的居民家庭進入市場。 什麼樣的家庭符合條件？包括北京戶籍居民家庭、在北京連續繳納社會保險或個人所得稅達到相關年限的非北京戶籍居民家庭。 雖然購房套數直接放開，但購房群體仍有針對性，說明北京購房政策的優化節奏依然是「穩步走」，既精準釋放改善需求，又避免局部非理智過熱。 同時，北京還推出多方面的公積金政策支持，對符合條件的繳存職工形成雙重政策紅利。 樓市企穩離不開政策支持。 自2024年「930」新政以來，北京時隔10個月後再次調整限購這一需求側的限制性政策，具有現實的緊迫性。 北京市統計局數據顯示，上半年，全市新建商品房銷售面積537.6萬平方米，同比增長5.4%；其中住宅銷售面積352.3萬平方米，下降0.8%。 門檻低了，負擔輕了，需求就活了。政策的及時拉動，直接向市場傳遞出樂觀的信號。 細看北京本次新政的錨點，還有一個表述值得關注，那就是「更好地促進職住平衡」。 這也為我們理解政策提供了新的視角：放寬五環外購房限制，有利於引導人口和產業向五環外遷移，促進職住平衡，緩解中心城區的人口壓力，推動城市空間布局的優化。 當前，我國房地產行業發展依然存在「溫差」：核心城市核心區域的銷售持續高熱，而城市邊緣地區或低能級市場依然承壓。 住建部部長倪虹此前曾談到，「虹吸效應」是世界城市發展過程中出現的普遍現象。在城鎮化進程中，中國政府注重引導大中小城市和小城鎮協調發展。房地產市場因城施策，是防止房地產領域「虹吸效應」負面作用的一種制度安排。 張波以上海和北京對比解釋稱，上海外環外產業布局多，剛性需求和改善性需求都較為集中。因此，上海外環外的政策取向更多體現在定點放鬆，選擇不同區域精準施策的可能性更大。 協調發展是房地產發展新模式的應有之義。房地產發展需要適應現代城市空間功能的重構進程，以不同的城市能級和區位稟賦，探索與當地發展相匹配的模式。如此方可消減「溫差」，鞏固房地產市場穩定態勢。(「三裡河」工作室)
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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