紀念中國人民抗日戰爭勝利80周年電影展在首爾舉行
2026-01-07 21:07 3,713次浏览嶽品瑜 金融「國補」靴子正式落地。 8月12日，財政部聯合多部門重磅發布個人消費貸款貼息政策和服務業經營主體貸款貼息政策，即備受矚目的「雙貼息」政策。緊接著，8月13日，財政部、商務部、中國人民銀行、金融監管總局在國新辦新聞發布會上對這一政策進行詳細解讀。 與此同時，多家銀行、消金機構火速跟進，表態推進政策實施。市場對於「雙貼息」政策的期待值被推向高潮。 從政策本身來看，可謂亮點紛呈。首先，政策惠及範圍更為廣泛，既將眾多服務業經營主體納入其中，又覆蓋了廣大個人消費者，無論是街邊的小餐館、理髮店，還是普通家庭購置家電、外出旅遊等消費行為，都有可能受到政策的眷顧。 其次，在支持消費的力度上實現重大突破。與過往直接的財政補貼不同，此次兩項貼息政策推動財政政策與金融政策協同發力，充分發揮公共資金的引導作用，如同精準的「引水渠」，撬動更多金融「活水」流向真正的消費領域，激發消費潛力，提升市場活力。 此外，貼息流程更加高效便捷。以個人消費貸款為例，借款人主要操作僅需授權經辦機構識別相關貸款帳戶交易信息，用於貼息資金測算。兩項貼息政策涉及的貸款利息扣減、貼息資金申請等工作，均由經辦機構負責，借款人無需額外操心，大大簡化了流程，提高了政策落地的效率。 當然，「雙貼息」政策最為關鍵的意義在於，從消費的供給端和需求端同時發力，推動經濟形成良性循環。對於個人消費者而言，在相關貸款經辦機構申請個人消費貸款用於日常消費或重點領域消費時，能切實感受到利息成本降低，消費信貸負擔極大減輕。這一實惠讓居民消費意願被充分激發，有了更多底氣和動力釋放消費需求。 居民消費需求因貼息政策被激發後，消費市場規模隨之擴大，這無疑為服務業經營主體帶來更多業務訂單和營業收入，經營狀況得以改善。 眾所周知，服務業經營主體大多是中小企業和個體工商戶，長期以來，融資難、融資貴制約著其發展。而此項貼息政策的出臺，恰似一場「及時雨」，為它們提供了低成本金融資源支持，使其更有能力擴大生產規模、改善服務設施、提升服務質量，進而為市場提供更多優質的服務供給。 在經營主體盈利穩定後，便更有信心和資金實力進行設備更新、技術升級，進一步擴大經營規模，使得居民收入得到更大保障，反過來進一步增強消費能力和意願，如此一來，便形成了「居民願意消費→服務業經營主體增收→經營主體擴大投資、穩定就業→居民收入增長→消費能力提升」的正向循環。 「雙貼息」政策的出臺，是財政與金融協同創新的生動實踐，充分發揮了財政資金的槓桿作用，精準施策激發消費市場潛力，提升市場活力。隨著政策的落地實施，在即將到來的中秋佳節、「十一」黃金周等傳統消費旺季，也有望進一步釋放消費活力，讓廣大消費者和服務業經營主體切實受益，推動經濟持續向好發展。
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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