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2026-01-16 00:02 1,713次浏览8月13日電 國務院新聞辦公室於13日上午舉行新聞發布會，請財政部副部長廖岷和商務部、中國人民銀行、金融監管總局有關負責人介紹個人消費貸款貼息政策和服務業經營主體貸款貼息政策有關情況，並答記者問。有記者問，兩項貸款貼息政策涉及到多個部門，接下來為了保障政策的落地落實，相關部門將採取哪些具體舉措？ 財政部副部長廖岷就上述問題表示，為了讓有限的財政資金能夠真正惠及人民群眾，防止貼息資金被套取挪用，政策實施的流程涉及經辦機構操作、金融監管、財政資金管理等多個環節，服務業經營主體貸款貼息政策還涉及到相關行業主管部門。各個方面將密切配合，形成合力，共同把好事辦好。 在經辦機構環節，廖岷指出，兩項貼息政策的貸款經辦機構都是全國範圍經營、客戶規模較大的金融機構。為了提高實施效果，兩項貼息政策均要求貸款經辦機構做好政策解讀，幫助借款人準確理解政策內容，按照市場化、法制化原則來開展貸款的授信，讓政策服務於有真實借款需求的個人消費者和服務業經營者。對於個人消費貸款貼息政策，貼息對象是貸款資金中用於消費的部分，針對這樣一個政策的特點，我們在前期工作部署時，要求貸款經辦機構要健全信息系統，對從消費者相關資金帳戶直達商戶的消費信息做到精準的識別，確保貼息資金能夠真正用於支持消費。 在金融監管環節，廖岷強調，前期政策研究的時候，財政部、中國人民銀行、金融監管總局進行了密切的溝通，並明確了金融監管部門將這兩項貼息政策的執行情況要納入日常的金融監管。這兩項貼息是直達用戶、惠民、惠企的政策，財政部將配合金融監管部門，督促貸款經辦機構要認真做好貸款管理，維護借款人的合法權益，也確保政策執行不走樣。「這裡我要強調一點，貸款經辦機構對借款人授信時，要基於借款人的真實需求和信用狀況，不得借貼息政策誘導消費者進行借貸。」 在財政資金的管理環節，廖岷表示，財政貼息資金的使用管理要遵循資金安全和「專款專用」的原則。為此，中央和地方財政部門將按要求做好貼息政策的審核、撥付、清算等各項工作，對貼息資金實行全流程管控。同時，我們建立了政府部門和經辦機構之間的溝通聯繫機制，以便及時發現和解決貼息資金使用管理中存在的問題。政策執行期滿後，財政部門將會同金融監管總局，組織對貸款經辦機構貼息資金的申請、審核、清算等情況開展核查，對發現的情況，我們將依法依規嚴肅處理。
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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