山西公布呂儒遺址發掘成果 夏商周「三代遺存」揭秘鹽湖畔先民生活
2025-11-10 19:26 8,823次浏览宣稱幫助退款，實則威逼商家、偽造證明，甚至買賣個人信息、從事詐騙 花「小錢」保「大錢」？「職業代退」背後套路重重 律師表示，平臺、商家應進一步完善退款規則，消費者應謹慎辨別依法維權 本報訊 (記者張千)「提前預訂了當地酒店，後因行程變更無法按時入住，訂單不能取消，又不想白白損失上千元。」近日，來自北京的陳先生本計劃前往海南三亞旅遊，但未能成行，為了降低經濟損失，他在二手交易平臺上掛出轉讓信息，「沒想到的是，第一個聯繫我的不是想要入住酒店的遊客，而是聲稱可以幫我退款的人」。 陳先生向記者透露，對方表示，只需200元服務費，同時提供個人信息及訂單詳情，便可幫他取消訂單。而對於代退款方式，對方表示不便告知。 根據陳先生提供的線索，記者調查發現，二手交易平臺上存在不少聲稱能夠有償取消預訂的服務連結，標價多在上百元。除了酒店、機票，代退服務的業務還涵蓋遊戲充值、話費充值、保險保單、教育培訓、婚姻介紹、醫療美容、舞蹈健身等各領域，甚至形成了職業代退「黑灰產」。一些離奇的服務內容讓消費者直呼「這都能退」？ 記者了解到，這類服務的退款金額通常在數百元至上萬元不等。一些賣家明確表示只接大單，有的還要求按照退款金額的一定比例支付服務費。不過，消費者寄希望於花「小錢」保「大錢」，結果卻未必如願。 以代退酒店訂單為例，記者聯繫多位酒店和旅遊行業人士，他們均表示「不靠譜」「不建議」。某在線旅行平臺工作人員向記者介紹，代退的套路通常是反覆致電酒店，通過軟硬兼施的方式強迫退款，還有一些偽造證明騙取退款，但不見得能成功。 對消費者而言，選擇代退還可能面臨各類風險。「代退往往要向賣家提供姓名、手機號、銀行卡號等個人信息，這給了不法分子以買賣個人信息的可乘之機。」北京德恆律師事務所律師鄧煦說。 更有甚者，一些消費者因為代退遭遇五花八門的詐騙陷阱。有的因為提供了個人信息被冒名借貸、套現；有的被要求「充值返現」，先充錢才能退錢……而提供代退服務的多為個人或非法機構，一旦發生糾紛，很難維權。 有關部門曾多次就代退款發布相關風險提醒。以代理退保為例，多地銀保監局表示，一些不法分子聲稱可幫助全額退保，以維權之名行非法牟利、詐騙之實，提醒廣大消費者理性消費，依法維權。 對於避免不法代退擾亂市場秩序，鄧煦建議，一方面，二手交易平臺應該承擔起主體責任，加強對相關違法信息的審核力度，監測異常交易行為；另一方面，有關平臺、商家也應進一步完善退款規則，合理合法處理退款要求。 「消費者應謹慎對待代退信息，切莫輕信，避免因小失大。」鄧煦提醒，消費者應通過官方渠道協商退款，協商不成可向消協投訴或通過訴訟等方式解決。 《工人日報》(2025年08月11日 04版)
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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