政策組合拳真金白銀促消費、惠民生
2025-11-05 17:13 6,758次浏览「民營企業如何避免智慧財產權侵權風險，如何減少侵權對企業的幹擾？」「發明專利對企業融資有哪些益處，如何更好地在金融融資和智慧財產權之間促進雙向賦能？」「如何申請調整開票額度，數電發票與紙質發票有什麼區別，使用數電發票時需要注意哪些法律風險？」近日，在金山區高新區組織的一場圓桌論壇上，來自法院、稅務、金融機構的嘉賓和民營企業家代表，圍繞企業經營管理中的疑難問題開展了熱烈討論。活動現場，企業家代表還收到了區司法局贈送的法律服務券，企業憑此券可免費兌換包括法治體檢、法律諮詢、糾紛調處、法治講座、法律援助、複議護企等法律服務。事實上，像這樣的圓桌論壇已經成為常態。每年，高新區都會舉辦「法治會客廳」活動，邀請法院、公證、執法部門、金融機構等與企業經營密切相關的嘉賓與企業家面對面，共同探討依法經營之道。明白企業的痛點所在，是優化法治化營商環境的前提和基礎。除了「法治會客廳」，高新區還不斷拓展發現問題的渠道，通過調研座談、實地走訪、調查問卷等方式，不斷增強企業法律服務需求的精準性。梳理形成《優化營商環境專項普法「企業需求清單」》，組織法律顧問團隊定期走訪企業，開展「法治體檢」，摸排潛在法律糾紛。通過「預防式服務」，將法律風險化解在萌芽階段，降低企業維權成本。構建「政府引導+專業機構支撐+企業參與」的法治服務生態。在日常走訪中，某藥企負責人向工作人員透露，生產車間一工人在工作中無意間洩露了公司的商業秘密，希望能夠得到這方面的普法教育。高新區司法所邀請律師在該企業開展商業秘密管理培訓，企業管理人員和一線職工通過授課掌握了洩密可能引發的法律後果，有效提升了企業的保密意識和能力。這一切得益於高新區積極搭建的普法教育平臺，為有需求的企業提供及時、有效的公共法律服務。另外，高新區工作人員在走訪企業時還了解到，當前企業對法律服務的需求日益具體化，不僅希望了解法務知識，更希望能夠幫助解決實際遇到的法律問題。於是，「法企直通車」應運而生。「法企直通車」是高新區推出的一套綜合性法治大禮包，包含「法治會客廳」「法治觀察」「法治體檢」「涉企矛盾化解」等舉措，通過統籌律師、公證、調解等公共法律服務資源，推進組團式法律服務，及時解決企業遇到的涉法問題，充分發揮法治對營商環境的引領、規範和保障作用，以法治護航企業健康發展。
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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