韓媒:被指撕毀中國外交官肖像,韓國辱華右翼團體遭警方調查

2026-01-25 23:03 1,962次浏览

  8月13日電 據財政部網站消息,財政部、國家稅務總局近日發布《關於明確快遞服務等增值稅政策的公告》,其中提到,快遞企業提供快遞服務取得的收入,按照「收派服務」繳納增值稅。全文如下。 關於明確快遞服務等增值稅政策的公告 財政部 稅務總局公告2025年第5號   現將快遞服務等增值稅政策公告如下:   一、快遞企業提供快遞服務取得的收入,按照「收派服務」繳納增值稅。   本公告所稱快遞企業,是指在境內從事快遞業務經營並依法取得快遞業務經營許可的企業,上述企業向郵政管理部門備案的分支機構,以及上述企業或者上述分支機構向郵政管理部門備案的快遞末端網點。快遞末端網點,是指提供快遞末端服務的經營網點。   本公告所稱快遞服務,是指在承諾的時限內完成快件的收寄、分揀、運輸、投遞服務的業務活動,不包括快遞企業僅提供運輸服務的業務活動。快遞末端服務是指上述收寄、投遞服務。快件,是指快遞企業遞送的信件、包裹、印刷品等物品。收寄服務,是指快遞企業接受寄件人委託,完成快件下單、驗視、包裝、封裝等服務的業務活動。分揀服務,是指快遞企業對快件進行歸類、封發的業務活動。投遞服務,是指快遞企業將快件按約定方式投交到約定的地址或收件人的業務活動。   二、具有網絡平臺道路貨物運輸(以下簡稱網絡貨運)經營資質的納稅人,從事網絡貨運經營,自行採購並交付給實際承運人使用的成品油、天然氣、電力、氫能、二甲醚、甲醇以及其他各類車輛燃料(能源)和支付的道路、橋、閘通行費,同時符合下列條件的,其進項稅額準予從銷項稅額中抵扣:   (一)成品油、天然氣、電力、氫能、二甲醚、甲醇以及其他各類車輛燃料(能源)和支付的道路、橋、閘通行費,應用於從事網絡貨運經營納稅人委託實際承運人完成的運輸服務。   (二)取得的增值稅扣稅憑證符合現行規定。   本公告所稱網絡貨運經營,是指納稅人依託網際網路平臺整合配置運輸資源,以承運人身份與託運人籤訂運輸合同,委託實際承運人完成道路貨物運輸,承擔承運人責任的道路貨物運輸經營活動,不包括為託運人和實際承運人提供信息中介和交易撮合等服務的行為。實際承運人,是指接受網絡貨運經營者委託,實際從事道路貨物運輸的經營者。   三、本公告自發布之日起施行,此前已發生未處理的事項,按照本公告規定執行,已處理的事項不再調整。   特此公告。 財政部 稅務總局 2025年8月11日

  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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