上周,美國政府確定了對多個國家和地區徵收「對等關稅」的稅率。美國一些人試圖通過行政手段重塑國際貿易格局,其深遠影響將大大超出始作俑者的預期。極限施壓舉措雖然短期內榨取了些許利益,卻嚴重透支了美國的國家信譽。從某種意義上講,美國的霸凌行徑給全球加速「去美國化」進行了一次廣泛的思想動員。 7月31日,美國總統川普籤署行政令,宣布上調從近70個貿易夥伴進口商品所適用的從價關稅稅率。白宮發布的信息顯示,絕大多數貿易夥伴的商品在進入美國市場時將適用從10%至40%不等的關稅稅率,新的關稅稅率將在行政令發布7天後開始實施。 今年以來,美國政府宣布所謂「對等關稅」,片面強調「美國吃虧論」,以極限施壓陷全球經濟發展於險境,嚴重衝擊了全球貿易、投資、金融體系,為世界經濟復甦蒙上陰影。近期,美國還聲稱與多個經濟體達成貿易協議,似乎極限施壓取得了效果。不過,越來越多的美國人開始意識到關稅對自身利益造成的損害,而那些被迫讓步的國家、地區並非心甘情願接受美國的脅迫,全球各方正積極尋找替代方案來應對美國加徵關稅的衝擊。時間越久,對保護主義損害各方利益的本質就看得越清,不斷加速全球「去美國化」,進而對世界經濟走向產生長期影響。 美國加徵關稅以減少貿易逆差、保護國內產業並推動製造業回流的目標難以實現。關稅作為價格幹預工具,在抬高進口商品成本的同時,並未解決美國本土製造業面臨的勞動力短缺、基建成本高等結構性問題。這導致製造業回流進度顯著滯後於政策預期,供應鏈調整也推高了本土企業的生產成本。同時,關稅成本通過價格傳導機制主要轉嫁至美國消費者,削弱了居民實際購買力,與美方一些人聲稱的「保護民生」目標相去甚遠。 加徵關稅舉措破壞了現行多邊貿易體系的非歧視原則,可能導致全球貿易量系統性萎縮。加徵關稅不僅推高跨國交易成本,更迫使企業重構供應鏈,從追求效率的經濟全球化布局轉向強調安全的區域化配置。產業鏈的區域化重組雖能規避部分關稅風險,但必然伴隨資源配置效率的損失,這種效率折損最終體現為全球範圍內的通脹壓力,即使是美國也無法置身事外。 同時,現代製造業依賴高度專業化的全球分工,中間品跨境流動構成價值鏈的核心紐帶。美國對零部件和半成品加徵關稅,直接抬高了本土製造業的投入成本。汽車、電子等深度融入全球價值鏈的行業受影響尤為顯著,其生產成本的上升不僅削弱國際競爭力,更可能引發投資縮減與產能轉移。即便未來關稅政策調整,企業為規避政策不確定性建立的冗餘供應鏈也將持續推高運營成本,而這正是美國國家信譽透支以後產生的惡果之一。 當美國單邊行動削弱世貿組織爭端解決機制的有效性時,不僅改變貿易流向,更將重塑國際經貿規則體系。當更多國家採用本幣結算、共建區域產業鏈時,傳統以美元和美國市場為核心的貿易體系面臨根本性挑戰,長期可能加速多極貿易格局的形成。當世界開始繪製「沒有美國」的貿易版圖時,華盛頓的霸權根基已然動搖。 美國在1930年實施的《斯姆特—霍利關稅法》曾引發全球貿易大幅萎縮,將世界拖入大蕭條。近百年後,美國政府挑起的關稅戰已觸發相似風險。今年4月下旬,世界貿易組織預計2025年世界商品貿易量將下降0.2%,比「低關稅」基線情景下的預期低近3個百分點,「如情況惡化,全球貿易量可能會進一步萎縮」。 但是也要看到,今時今日,覺醒的「全球南方」已不再如當年那般被動承受,而是主動重構規則,開闢新天地。當歐盟車企轉向亞洲市場、東南亞工廠調整供應鏈、拉美國家擁抱金磚體系時,一個清晰的信號已然浮現:通過脅迫贏得的協議終將被時間瓦解,而被迫低頭的國家和地區正悄悄用行動抵制單邊主義。美國一些人肆無忌憚的極限施壓,恰恰成為全球「去美國化」的催化劑。(本文來源:經濟日報 作者:連俊)
北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章,指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景,並提出相應的防範方法。 文章指出,自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力,缺乏自主設定目標的功能,雖能執行單一簡單任務,但若無人為指令,則無法實施具有實際意義的操作。 文章指出,人們已習慣應用程式請求授權:獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可,而是直接行動,使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務,並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。 專家預測,自主人工智慧未來將承擔各類任務,如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等,均需調用用戶敏感數據,包括財務信息、實時定位等核心隱私。 專家舉例指出,現有應用通常僅調用單一數據類型,而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」,包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣,乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。 另據國際機構高德納預測,未來企業數據洩露事件中,將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。 文章稱,對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私,網絡安全專家建議,採用多層次防護方法,從基本的安全習慣做起。例如,為所有帳戶啟用多因素認證,將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍,為不同用途創建單獨的帳戶,以分隔數字暴露面。 專家指出,由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源,因此,分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限,而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具,比如一個用於財務任務,另一個用於健康管理,以此類推。 專家還建議,將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為,在分享敏感信息前做好相應預案。(完)
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