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台北4月30日电 台湾经济研究院(以下简称“台经院”)30日公布，由于美国关税政策频繁调整、全球贸易风险升温等因素影响，台湾3月制造业景气灯号转为黄蓝灯，代表景气低迷。
据了解，今年“五一”假期，吉州窑景区将推出系列精彩活动，包括十二花殿NPC互动、抢万元现金红包等。此外，点茶、投壶、雅乐等常态化演绎近景表演也将轮番上演，再现大宋风情。
在他看来，如今全球正面临能源危机、气候变化、以及粮食安全等诸多挑战，欧中农业领域的跨国合作，正是应对全球性挑战的重要路径之一。“欧洲所拥有的先进科研能力，在中国可以获得非常广泛的应用场景，同时有助于技术的创新升级。当我们将这些优势有机结合起来，就像我们的土豆防病系统一样，可以产生巨大效益。”
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王晶总结说，琉璃河遗址是目前唯一一处同时发现多重城垣、大型建筑、完整墓葬区、建城铭文和甲骨文的西周封国遗址。其历史价值主要体现为四个方面：
国际机构和分析师普遍认为，中国新能源汽车市场将持续增长，成为全球汽车产业绿色低碳发展的重要力量。那么 ，是什么让外媒对中国市场前景如此充满信心？
短短1050米的隧道内，布设了26路监控设备。车辆从进入隧道到驶出，大约需要36秒。章韦伟通过监控画面，实时分析隧道内的运行情况，及时排除隐患。
为期11天的系列光影活动以“畅享静安，光影go go go！”为主题，以年轻活力为特色标签，主办方特邀国际著名艺术家、电子音乐制作人以及国内青年艺术家，携手打造炫彩多元的光影活动，展现活力、缤纷、多元的夜生活。
五月初的天津港，海风裹挟着咸湿的气息扑面而来。集装箱起重机缓缓移动，智能卡口自动识别车辆信息，“00后”新警运用大数据平台快速核验进入口岸限定区域人员……眼前这座智慧港口的现代化场景，让即将退休的东港边检站民警徐清山思绪翻涌。42年前，他骑着“二八大杠”在煤灰漫天的码头开启边检生涯；42年后，他站在智能指挥中心，见证科技如何重塑国门守护者的日常。
东京5月1日电 (记者 朱晨曦)4月29日，中国驻日本大使馆举办2025年国际中文日活动。吴江浩大使，联合国大学校长奇利齐·马瓦拉，日本文部科学省、外务省官员，早稻田大学、东京都立青梅综合高中等大中小学师生，东京都日中友好协会等友好团体代表及使馆赵宝钢公使、各部门负责人等170余人出席。
全国妇联权益部有关负责人介绍,基层妇联组织可以发挥人熟、地熟优势,深入农户了解妇女群众权益状况和诉求呼声,发现地方规定、村规民约侵害妇女权益的,及时将问题线索移送同级检察机关,并通过联合发布典型案例,以案释法,达到办理一案、治理一片的良好效果。
习近平总书记指出，“战略问题是一个政党、一个国家的根本性问题。战略上判断得准确，战略上谋划得科学，战略上赢得主动，党和人民事业就大有希望。”
据该大队大队长郭志富介绍道，“我们积极贯彻安全第一、常备不懈、以防为主、全力抢险的防汛工作方针，不断适应‘防大汛、抢大险’的要求，在优化救援流程和协同机制中切实提升防汛抢险救援能力，确保关键时候拉得出、冲得上、打得赢。”(完)
“社会主义是干出来的，新时代也是干出来的。希望你们珍惜荣誉、努力学习，在各自岗位上继续拼搏、再创佳绩，用你们的干劲、闯劲、钻劲鼓舞更多的人，激励广大劳动群众争做新时代的奋斗者。”
而公路喜剧片《苍茫的天涯是我的爱》，凤凰传奇成员曾毅首次跨界出演喜剧电影，不少观众表示看到片名就忍不住哼出歌来，该片结尾做了特别的设计，能让影院秒变KTV，引发全场观众跟着片尾大合唱，可能也是凤凰传奇特有的魅力了。
AI与人类关系探索：人类能信任AI的“三观”吗？
【今日视点】
◎本报记者 张佳欣
人工智能(AI)已成为我们不可分割的“伙伴”。从聊天机器人、语音助手到自动翻译，AI不断介入人与人之间的交流和理解。然而，它能做到“客观中立”吗？
据美国《麻省理工科技评论》官网报道，一项国际研究指出，大语言模型(LLM)正悄无声息地传播全球各地的刻板印象。从性别歧视、文化偏见，到语言不平等，AI正在把人类的“偏见行李”打包、升级，并以看似权威的方式输出到世界各地。
这不禁让人深思：如果AI模型承载的是带有偏见的“人类共识”，我们能否信任它们的“世界观”？
AI让偏见“跨文化漂移”
这项研究由开源AI公司Hugging Face首席伦理科学家玛格丽特·米切尔领导。他们发起了名为SHADES的项目，收录了300多条全球刻板印象，涵盖性别、年龄、国籍等多个维度。研究人员使用16种语言设计交互式提示，并测试了数种主流语言模型对这些偏见的反应。
结果显示，AI模型对刻板印象的再现具有明显差异化特征。这些AI模型不仅表现出“金发女郎不聪明”“工程师是男性”等常见英语地区刻板印象，在阿拉伯语、西班牙语、印地语等语言环境中，也表现出对“女性更喜爱粉色”“南亚人保守”“拉美人狡猾”等偏见。
据Rest of World网站报道，一些图像生成模型在输入“非洲村庄”关键词时，频繁输出“茅草屋”“赤脚孩童”等刻板印象图像，而在输入“欧洲科学家”时，则清一色为白人男性、穿白大褂、身处实验室。这些视觉偏见已被部分学校课件、初创企业官网不加甄别地直接采用，进一步固化了对他者文化的单一想象。
西班牙《世界报》6月刊文指出，除了放大不同文化的刻板印象外，语言模型有时还会用伪科学或伪历史来为自己辩护。在面对不太常见的刻板印象时，模型往往会调动它“更熟悉”的其他偏见进行回应，反而偏离主题。此外，当关于刻板印象的提示是正面的时，模型的表现往往更差，更容易将偏见误当作客观事实表达出来。
“这意味着，AI不仅被动继承了人类偏见，更无意中推动了‘文化漂移’，将特定社会背景下的偏见当作普遍规则输出。”米切尔表示。
小语种群体受到隐形歧视
除了刻板印象的跨文化传播，AI系统在处理不同语言和文化时还暴露出“隐形歧视”的问题。
据报道，美国斯坦福大学“以人为本”AI研究所的研究表明，尽管这些模型声称支持多语言，但在面对低资源语言(如斯瓦希里语、菲律宾语、马拉地语等)时，表现却远不及主流高资源语言，甚至容易产生负面刻板印象。
研究分析了多语言模型在训练数据匮乏、文化语境缺失等方面的局限性，称其存在“多语言性诅咒”现象，即模型在兼顾多语言时，难以深入理解和准确表达低资源语言的文化和语义细节，导致输出错误或带有偏见。
斯坦福大学团队强调，当前大多数训练数据以英语和西方文化为核心，缺乏对非主流语言及其文化背景的深入理解。这不仅影响模型的准确性，也在无形中强化了语言和文化的不平等，使得使用这些低资源语言的人群难以公平受益于AI技术。
“目前全球约有7000种语言，但只有不到5%在互联网中得到有效代表。”研究人员表示，“‘资源匮乏’不仅仅是一个数据问题，而是一种根植于社会的问题。”这意味着，AI研发在数据、人才、资源和权利方面存在结构性不公。
美国《商业内幕》杂志也援引哥伦比亚大学社会学副教授劳拉·尼尔森的观点指出，当前最受欢迎的聊天机器人大多由美国公司开发，训练数据以英语为主，深受西方文化偏见影响。
破解AI的文化偏见难题
面对AI跨文化偏见的现实影响，全球研究机构和企业开始提出系统性的应对路径。
今年4月，斯坦福大学“以人为本”AI研究所在其发布的一份白皮书中建议，应加强对低资源语言与文化的AI投资，特别是建立本地语言语料库，让AI能真正“理解”这些语言背后的语义与文化背景。例如，去年11月，非洲电信公司Orange就与OpenAI和Meta合作，用沃洛夫语、普拉尔语等地区语言训练AI模型，加速提升非洲的数字包容性。
与此同时，模型评估机制也在变得更为精细与开放。Hugging Face团队开发的SHADES数据集，已成为多家公司检测和纠正AI模型文化偏见的重要工具。这套数据帮助团队识别模型在哪些语言和语境中容易自动触发刻板印象，从而优化训练数据和算法。
在国际政策层面，欧盟《AI法案》要求“高风险”AI系统必须在投放前后进行合规评估，包括对非歧视性与基本权利影响的审查，以及提供必要的透明度与人类监督机制。联合国教科文组织早在2021年发布的《AI伦理建议书》也明确指出，AI系统应“保障文化多样性与包容性”，倡导各国建立法律与制度来确保AI的开发尊重文化差异，并纳入人文维度的衡量。
AI本质上是一面“镜子”，映照并复制着我们输入给它的偏见与价值观。它所呈现的“世界观”并非自主生成，而是由人类赋予。如果人们希望AI真正服务于一个多元化的人类社会，就不能让它仅仅反映单一的声音与文化。 【编辑:叶攀】