中國抗體與中山大學香港高等研究院就生物醫藥創新研發等達成合作
2026-02-26 17:05 3,238次浏览臺北8月12日電 臺灣經濟事務主管部門日前證實，美國對臺徵收關稅採取「20%＋N」的疊加計算方式，即在20%基礎上疊加貨品原有稅率。此消息引發島內業界震蕩。 親綠民調機構「臺灣民意基金會」12日公布的民調顯示，49%的臺灣民眾對民進黨當局與美國的關稅談判結果不滿，47%認為談判存在「黑箱作業」嫌疑。民眾對以卓榮泰為首的臺行政團隊施政不滿意度達55%，滿意度僅32%，創其上任以來新低。 綜合聯合新聞網、中時新聞網等臺媒報導，被稱為島內「四大慘業」的紡織、石化、鋼鐵、工具機行業受衝擊劇烈。紡織行業疊加關稅稅率達30%至40%，相關個股股價近日重挫，分析師直言該行業「景氣復甦至少需兩年」。工具機行業原稅率4.7%，疊加後升至24.7%。臺灣機械公會指出，相較日韓15%的關稅，臺灣機械產品稅率高出5個百分點，疊加新臺幣升值影響，與日韓的價格競爭力差距已擴大至20%，致出口訂單大幅減少。有工具機業者稱此為「40年來最慘烈的淘汰戰」。目前已有廠商實施「做三休四」運營模式以應對困境。 關稅疊加對島內其他產業同樣形成衝擊。農漁產品關稅跳漲至20%。自行車產業稅率高達31%，其年出口美國約9億美元的業務正面臨成本飆升壓力。汽車行業7月營收出現全面衰退，其中豪華車銷量跌幅達28.3%，消費端觀望情緒持續加劇。金融業雖未遭受直接衝擊，卻面臨市場風險、信用風險與匯率波動等多重壓力。 臺勞動事務主管部門發布的數據顯示，此次關稅衝擊或波及4.2萬名勞工，影響涵蓋減班休息、減薪及失業等多種形態。 臺行政機構副負責人鄭麗君11日召開記者會回應爭議，解釋「疊加稅率」為通行做法，並表示已推出產業支持措施。但未能平息質疑。各界擔憂，若關稅僵局持續，不僅將導致產業空洞，年輕世代就業與民生消費亦將承壓。(完)
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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