外賣平臺承諾「反內卷」 為何仍有商家「體感」不好？
2025-11-27 06:10 6,156次浏览當地時間8月7日，美國新一輪關稅政策正式落地。從高達100%的半導體進口關稅，到對多個發展中國家商品實施「對等關稅」，川普政府宣告「貿易戰勝利在望」。然而，就在華盛頓慶祝「關稅大限」如期執行之際，市場與政策觀察人士卻更關注接下來的另一個問題——美國準備好面對關稅帶來的全面挑戰了嗎？ 制度合法性懸而未決 司法阻力或將加劇政策不確定性 儘管川普以國家安全和貿易逆差為由，動用《貿易擴張法》(Trade Expansion Act)和《國際緊急經濟權力法》(International Emergency Economic Powers Act，簡稱 IEEPA)來推動關稅落地，但已有多個行業協會、貿易組織以及州檢察長發起法律挑戰，指控政策缺乏國會授權、程序草率，而且違憲。 聯邦法院已受理數起案件，其中至少兩起聚焦於關稅授權是否構成「行政權力濫用」。一旦最高法院介入，川普的關稅體系或遭遇根本性衝擊，政策穩定性與國際信用將同步受損。 通脹壓力與民眾生活成本的拉鋸戰仍在持續 最新數據顯示，2025年6月，美國「核心通脹率」同比上升至3.2%，這意味著除去食品和能源價格後，其餘商品與服務的價格整體比去年同期上漲了3.2%。其中，服裝、電子產品以及家具類消費品漲幅尤為明顯。 受關稅影響，低收入家庭首先面臨「價格擠壓」，多個零售商報告稱，消費者正轉向「分量更小」的「低價套餐」，以「削減非必要支出」。 同時，許多生活必需品的價格也開始持續上漲。原先因為供應鏈改善而趨於平穩的物價，如今因進口成本上升再次承壓，形成了更難逆轉的漲價趨勢。 此外，儘管川普承諾將通過調控國際藥價、提供國內能源補貼等措施來抵銷關稅帶來的副作用，但這些政策的成效尚不明確。 貿易夥伴報復與談判博弈的連鎖風險開始顯現 據路透社披露，目前至少有7個美國主要貿易夥伴(包括印度、巴西、墨西哥和歐盟)正在研究應對措施。其中，印度已在世貿組織提交抗議備忘錄，並警告不排除徵收對等農產品關稅。 更嚴峻的是，川普此輪關稅覆蓋面廣、政治意味強，撕裂了過去多年建立的多邊合作秩序，令美國在關鍵領域的協調空間日益收窄。 以半導體、醫藥與綠色能源為例，美國在強化本土技術安全管控的同時，仍需依賴韓國、日本和歐洲在製造環節提供產能與替代方案。然而，隨著這些國家本國企業利益受損、出口市場受限，原本的戰略協作關係也開始出現明顯裂痕，一些傳統盟友對美國政策正表現出前所未有的猶豫與抗拒。 「財政紅利」背後的產業空心化困境 川普多次強調，關稅每年可為美國財政帶來「3000億以上」收入，足以支持減稅與基建。但實際數據表明，這一「紅利」其實是建立在對民眾與企業加徵成本的基礎上。 與此同時，美國本土製造業目前仍未建立起足夠充分的替代能力，即使臺積電、三星等企業在美建廠，其產業鏈上遊設備、下遊封裝測試等也依舊嚴重依賴亞洲。 其他諸如汽車零部件、太陽能組件、基礎藥物等多個領域的供應，也存在著不可轉移的依賴性。此外，本土化製造的推行，毫無疑問需要數年時間、數千億的美元投入，短期內很難填補進口空缺。同時，關稅反而可能加速企業將總部與利潤外移，進一步空心化國內產業結構。 靴子落地後，更複雜的戰役才剛開始 顯然，8月7日之後，美國貿易政策將進入到一個高度不確定的階段。 表面看，川普政府暫時贏得了「戰術勝利」，然而，這場勝利是否會以更高的制度成本、全球信任損耗以及民眾壓力為代價，正成為擺在美國政府和社會面前最嚴峻的戰略命題。 正如一位華爾街資深分析師所言：「貿易戰的代價不是反映在生效那天，而是會在未來五年逐漸浮出。」(央視新聞客戶端 央視記者 武衛紅)
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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