冷凍蔬菜沒營養嗎？丨中新真探
2026-01-30 19:44 1,246次浏览美國知名時事評論員、太和智庫高級研究員艾那・唐根8月8日在《中國日報》撰文稱，美國政府口口聲聲說加徵關稅是為了重振本國製造業，然而這就跟西班牙文豪塞萬提斯筆下的堂吉訶德同風車搏鬥一樣，註定徒勞無功。漫畫作者：中國日報 羅傑加徵關稅讓美國民眾不堪重負文章指出，對於美國政府的忠實支持者來說，2025年的關稅政策堪稱旨在重振本國製造業的大膽舉措。事實上，這與其說是新政策，不如說是一場政治秀。在這場充滿懷舊氣息的表演中，充斥著對昔日工業時代的懷念。正如堂吉訶德將風車當作巨人，美國政府將日益擴大的貿易逆差、其他國家的高效生產以及「美國夢」的破碎視為妖魔來襲。同誤入歧途的堂吉訶德一樣，美國政府陷入了幻想，想當然地認為加徵關稅就可以讓工廠起死回生、就業逐步恢復，甚至重現製造業的「黃金時代」。然而，美國政府耽於幻想、缺乏戰略布局，最終只會摧毀美國經濟。關稅通常被當作防禦手段，或者說是一塊經濟盾牌。對於迫切需要保護新興產業的發展中國家而言，加徵關稅有助於促進經濟發展。但是對於依賴全球供應鏈的發達國家來說，關稅是一把鈍器，也是一種累退稅，勢必增加萬千家庭的消費支出並擾亂國際貿易。當美國單方面對進口商品徵收15%至50%的關稅，為此買單的不是其他國家，而是美國消費者。耶魯大學預算實驗室4月發布的報告顯示，美國政府的關稅政策可能導致本國整體通脹率上升2.3%，相當於給每個美國普通家庭每年造成3800美元的損失。在信用卡、學生貸款和抵押貸款違約率創新高的背景下，關稅造成的額外負擔對民眾而言可謂雪上加霜。對於美國低收入群體來說，後果可能是災難性的。根據耶魯大學預算實驗室的上述報告，服裝和食品價格漲幅分別達到近17%和2.8%；新車售價上漲2000至1.5萬美元，漲幅為8.4%；進口維修零件價格上漲10%至35%。如今看來，這些影響並非無足輕重，而是正在撼動美國政府的選民基礎，那些來自農村、「鐵鏽帶」以及藍領階層的選民曾經對政府控制物價、讓製造業重返「黃金時代」的承諾深信不疑。加徵關稅不能重振美國製造業文章進一步表示，白宮聲稱加徵關稅可以「帶回就業崗位」，然而這種說法根本站不住腳。美國製造業不是隨時可以打開的水龍頭，而是一個被忽視的生態系統，需要花費近3萬億美元和20多年時間才能得到重振。例如，加徵41%的關稅或許能讓紡織業復甦，然而考慮到美國勞動力成本是中國的5倍、孟加拉國的29倍，消費者購買服裝的費用將上漲17%，而且就業崗位不會實現淨增長。更重要的是，重振紡織業需要僱用大量低薪工人，而這正是美國所缺乏的。同樣的，對鋼鐵和鋁徵收50%的關稅可以保護1800個工作崗位，然而消費者需要為每個崗位承擔81.5萬美元的成本。順便說一句，美國上一次新建鋁廠可以追溯到40年前。同樣值得一提的是，對墨西哥汽車徵收25%的進口關稅雖然有助於促進美國汽車裝配行業的發展，但也會增加投入成本，同時削弱出口競爭力。在農業領域，政府補貼或許能延緩農場破產，卻也會導致出口市場收縮。隨著移民被驅逐出美國，勞動力更加短缺，這勢必推高物價。在電子產品行業，若美國不想再花費1400億美元進口計算機，而是致力於組建本土生產線，那麼至少要給半導體工廠投資5000億美元，還要為此付出10年的努力。美國政府的種種說辭讓人不禁想起逆向鍊金術，即將黃金變成鉛。具體來說，華盛頓正在用就業、生產等領域的短期收益掩蓋物價上漲、效率低下和反制措施引發的長期損失等問題。正如美國非營利智庫「稅收基金會」所指出的，關稅將資源重新分配給生產力較低的行業，由此拉低了工資水平和國內生產總值。若要實現再工業化目標，美國不僅需要在未來20年提供超過10萬億美元的補貼，還要培養一支在自動化程度不斷提高的背景下自願接受較低工資的勞動力隊伍，目前看來這是不切實際的。美國政府把矛頭對準了貿易這架「風車」，將其視為構成巨大威脅的洪水猛獸。華盛頓認為，對貿易夥伴的產品徵收進口關稅就可以「讓美國再次偉大」。事實上，加徵關稅是以犧牲美國普通民眾為代價來維護富人的利益。文章最後感嘆道，美國政客同堂吉訶德一樣衝向「風車」，自以為是在拯救國家，根本沒有意識到工廠不會遷回美國，全球各地的「貿易風車」仍將照常運行。（英文原文刊發於《中國日報》智享匯欄目）
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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