視頻|臨港朱雀小院:豬頭肉配咖啡,這波混搭按頭安利!

2026-01-02 01:06 9,481次浏览

  新華社倫敦8月10日電(記者高文成)英國經濟學家、倫敦經濟與商業政策署前署長約翰·羅斯(中文名:羅思義)日前接受新華社記者專訪時表示,美國政府的關稅政策將美國從全球化大勢中孤立出來,造成的惡果將由美國消費者承受。   羅思義說,美國濫施關稅,分裂了全球經貿體系,將自己排除在全球化進程之外。美國佔全球貿易的比重本就有限,「如果其他國家團結起來,美國的貿易保護政策就不可能得逞」。   他說,美國關稅政策不會成功的原因主要有二:一是短期來看,美國經濟增速正從過去幾年的高位放緩,不一定會陷入衰退,但增速會下降,這將引起國內不滿。二是從結構上看,美國已不足以影響世界貿易的總體走向,雖然仍能影響進入美國的進口商品佔比,但其在全球貿易中的佔比將趨向於下降。   羅思義說,對美國國內而言,關稅的直接後果是推高物價,這對美國消費者是一種變相徵稅。絕大多數行業和消費者都會因生產或生活成本上升而受損。民調顯示,多數美國民眾認為關稅「有害」,因為他們切實感受到生活成本增加。   他還說,關稅或許能暫時保護鋼鐵、鋁等少數行業,但對美國經濟整體而言,關稅導致的成本上升將損害更廣泛的產業鏈。例如,美國曾限制太陽能電池板進口,結果既沒有培育出像樣的本土企業,還推高了新能源建設成本,損害了消費者利益。   羅思義認為,川普政府的關稅政策很難實現迫使企業赴美建廠的目的,因為美國製造業現狀不佳,產出水平不見起色。   「真正關鍵的是美國民眾的反應。」羅思義說,「川普政府正試圖顛覆二戰以來美國一直推行的全球化政策,這是一個重大的問題,美國民眾會認同這種做法嗎?還是會意識到這會讓他們的生活更糟進而用選票反對?問題的最終結果將取決於政治領域,美國中期選舉對川普政府將是一場大考。」

  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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