記者親歷｜中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年紀念活動新聞中心首場記者見面會
2025-11-07 16:11 8,279次浏览8月7日，立信諮詢針對高線城市的外賣高頻消費者開展專項問卷調研(以下簡稱「調研」)。結果顯示，這場「外賣大戰」雖然短期刺激外賣訂單增長，但卻導致堂食客流顯著下降，餐飲行業的價格錨點被拉低，消費者的「低價消費」心智被進一步強化。 ▲調研顯示有75%消費者因外賣更便宜而放棄堂食。 調研顯示，7月以來80%被調查者的就餐方式發生明顯改變，外賣就餐方式對堂食就餐方式的替代效應最為明顯：44%的被調查者近期外賣就餐頻次增加，堂食就餐頻次降低。75%的被調查者曾有「因外賣更便宜而放棄堂食」的情況。86%的被調查者表示，如果發現常去的餐廳外賣價格比堂食便宜時，更傾向於選擇「改點外賣」。 與此同時，半數被調查者認同「補貼後的外賣價格更加接近正常價格」，他們認為「沒人會做虧本的買賣，在當前的外賣價格下，商家仍然是有利潤的」。超六成被調查者認為，「即使補貼結束，外賣的價格也應長期維持在當前價格水平」。這說明，外賣價格戰強化了低價消費心智，行業價格錨點被拉低，利潤也進一步收縮。 ▲調研顯示「低價即常態」的消費認知正在被持續的大額補貼進一步強化。 而在「低價即常態」的消費心理下，86%的被調查者表示如果未來外賣價格回升，他們會選擇降低外賣消費頻次，尋找更加便宜的餐品。這意味著隨著未來補貼的減少，外賣訂單規模存在較大萎縮風險。此外，僅有15%的被調查者會在外賣價格回升後仍然選擇購買原來的商品。 調研提示，隨著外賣價格的回升，商戶原本的消費客群會面臨流失風險，應儘快調整經營模式適應行業新價格帶。 問卷結果顯示，超七成被調查者表示近期外賣消費體驗下降，其中排在前列的選項依次為：配送時長明顯變長、食品安全問題、菜品份量減少、菜品品質下降和商戶服務態度下降。 近期，多位專家也呼籲，外賣平臺的內卷式競爭造成價格扭曲，衝擊正常市場秩序，需努力優化相關政策與監管。 中國社會科學院財經戰略研究院研究員黃浩認為，補貼大戰帶來的低價競爭打破了原有的競爭平衡，帶來價格體系的混亂。其終究無法實現多方共贏，更無法達到「促進消費、實體受益」的良性目標。 經濟學家賈康也撰文指出，當前外賣平臺之間「內卷式」競爭，通過大規模、長時間、高力度的補貼來搶佔市場，已導致價格嚴重扭曲、市場調節機制失靈，並對從業人員、消費者、商戶以及整個市場秩序產生嚴重負面影響。 例如，短期外賣增長擠壓堂食市場，消費者習慣低價外賣後減少消費，餐飲品質下滑，以及中小商家因補貼減少而倒閉等。「總體看，補貼大戰沒有贏家，餐飲行業很可能要因此面臨進入『量價俱損』周期的威脅，這是需要全行業引起重視並理性地加以防範的。」
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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