趙一曼孫女寄語中國人民大學本科新生
2026-01-04 02:31 4,123次浏览8月13日電(記者 張乃月)近期，美國最新一版所謂「對等關稅」正式生效，美國開始對數十個貿易夥伴徵收10%至41%不等的關稅，引發廣泛擔憂。 早在今年4月初，美國政府宣布「對等關稅」以來，全球貿易體系就已進入一個動蕩和重構的階段。惠譽評級首席經濟師布萊恩·庫爾頓(Brian Coulton)接受專訪時指出，全球貿易戰沒有贏家。由於世界上最大的經濟體築起巨大的貿易壁壘，未來幾年全球化水平可能會下降。 17%背後的信號 庫爾頓指出，美政府公布最新「對等關稅」稅率後，目前美國的有效關稅稅率升至17%，高於2024年的2.3%，達到自1935年以來的最高水平。 「美國對許多國家的徵收的關稅約為15%，還有些主要貿易夥伴面臨更高的稅率，這標誌著美國貿易保護主義的顯著升級。」庫爾頓認為，本屆美國政府相信，徵收極高的關稅是一項「好政策」，這些關稅將持續存在。 白宮曾宣稱，推出關稅政策將鼓勵美國消費者購買更多美國製造的商品，促進位造業轉移回美國本土並推動經濟增長。 庫爾頓對此表示，這種「再平衡」的目標實際上充滿挑戰。自2025年1月以來，美國製造業就業人數減少了2.8萬人。 路透社稱，由於關稅導致進口原材料價格上漲，7月份美國製造業連續第五個月萎縮，工廠就業人數降至五年來的最低水平。 事實上，除了關稅刺激「製造業回流」的作用有限，在美國吸引製造業就業也並非易事。美國有線電視新聞網 (CNN) 此前的一項民意調查則顯示，73%的美國人更願意從事辦公室工作，而不是從事薪水相同的製造業工作。 全球貿易戰沒有贏家 在與美國漫長的貿易談判中，歐盟、日本等美國的貿易夥伴作出了增加在美投資和進口美國商品等承諾。庫爾頓認為，這些經濟體擔心關稅狀況升級，試圖採取措施以減小損失。 「全球貿易戰沒有贏家。」庫爾頓強調。 早在今年4月，高盛就曾發出警告稱，美國大規模關稅將對全球經濟增長造成壓力。世界貿易組織8月發布的最新預測也指出，預計2025年全球貨物貿易量將增長0.9%，低於關稅上調前的2.7%。隨著美國關稅政策對貿易造成壓力的後果逐漸顯現，明年的貿易額預期增長率將從之前的2.5%降至1.8%。 當前，美國關稅實際上已達到二十世紀三十年代以來的最高水平，對全球貿易一體化產生產生劇烈衝擊。庫爾頓認為，全球化可能會出現逆轉。 他指出，如果以商品和服務出口佔全球GDP的比例衡量，全球化水平大約在2015年達到峰值，此後一直相對停滯。隨著美國豎築起巨大的貿易壁壘，未來幾年全球化水平可能會下降。 他認為，在本屆美國政府任期內，高額關稅將是長期存在的政策選擇。下一階段，市場關注的焦點將轉向這一政策對美國經濟和全球貿易格局的具體影響。
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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