深圳式創新：勇闖「無人區」
2026-01-18 11:34 6,167次浏览74歲老人刷視頻被籤約直播帶貨 「70多歲老人怎麼會搞帶貨？」近日，成都李女士為家中老人籤約直播帶貨一事而發愁。8月6日李女士告訴記者，暑假她回家發現，74歲的爺爺有一筆2690元的支出，這筆支出是和一家商務信息諮詢公司籤約，內容是「直播帶貨」。他們家屬認為老人信息不對等受到了誘導欺詐，跟對方申請退款被拒絕，然後向屬地公安報警，這時才發現涉事公司早已是經營異常狀態。 被忽悠了？74歲老人籤約直播帶貨公司 李女士說，74歲的爺爺籤的是一份名為「電商AI帶貨」的協議，甲方是註冊在四川的一家商務信息諮詢公司。「74歲的老人怎麼會搞帶貨？」她發現後追問爺爺這是什麼情況。老人告訴她，是之前在網上刷短視頻的時候，彈出來連結，點進去後，有自稱工作人員添加了他的微信。後來，就被要求籤署了一個協議，稱協議培訓費為2690元，並發過來一些「教學視頻」。 李女士而後看了合同和「教學視頻」，她認為這所謂的「教學視頻」一眼就是那種零成本的網上搬運視頻，視頻內容粗糙，且上了年紀的老年人很難學會。 於是，她向對方申請退款。在退款時，卻遇到了新的問題，對方告訴她，這筆費用屬於協議裡面的「培訓費」，且教學視頻也發給了她爺爺，以此為由拒絕退款。李女士認為對方是利用信息不對等，忽悠高齡老人籤署的合同。爺爺奶奶生活節儉，一個月生活費最多就幾百塊，現在這個所謂的「直播帶貨」就忽悠老人給了2000多元，她撥打12345熱線電話投訴，之後又在當地派出所報警。 「帶貨課程」需步步收費 學員達不到預期申請退款遭拒 李女士搜索該公司關鍵詞，發現有著同樣遭遇的人還有不少。不少人反映，所謂的「帶貨」課程環環相扣，交了2690元後，需要一步步達到預期，然後每個過程還要收費，其中第一階段預估需要花一周時間和1000多元，第二階段預估需要花一個月費用6000多元，然後第三階段預估花一個月的時間費用9000多元，以此類推，最終還提供明星授權，這樣帶貨可以24小時不間斷賺錢。 還有網友投訴，在這家公司籤訂帶貨協議繳費後，宣傳廣告提到在第五階段帶貨的利潤會翻倍，「但交完錢之後發現必須是個體戶或企業才能達到這個預期，個人店鋪做不到，升級個體戶還得再交錢，費用5880元至19880元不等。」有網友表示，自己一步步「投錢」過後，發現個人達不到預期就不想學了，申請退費，該公司回復因個人原因退費，只能退10%的費用。 李女士在報警之後，發現該公司今年6月18日顯示已處於經營異常，有網友在該公司註冊地址也沒有發現實體店。 8月6日下午，記者嘗試聯繫該公司，多個電話顯示已是空號，公司法定代表人也處於失聯狀態。 註冊地址為虛擬地址 已被列入「經營異常」名錄 根據國家企業信用信息公示系統顯示，李女士投訴的這家商務信息諮詢公司，在今年6月18日被內江市東興區市場監管局列入經營異常名錄，理由是通過登記的住所或者經營場所無法聯繫。 8月7日上午，記者聯繫到該局，一名工作人員告知，他們前段時間確實收到過該公司的投訴內容，這家公司在轄區的註冊地為「虛擬地址」。執法人員到場核查，未發現該公司在註冊地經營，發現上述情況後立即將該公司納入異常經營名錄，並將相關線索移送至公安部門。 華西都市報-封面新聞記者宋瀟
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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