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111更新时间： 2025-07-18 09:25:11

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　　我国经济大省教育、人才资源较为丰富，产业基础较为雄厚，在推动科技创新和产业创新融合发展上有条件有能力打头阵。从指导上海“加强关键核心技术攻关”，到勉励浙江“加快科技成果落地转化”，从指引广东“强化企业主体地位，推进创新链产业链资金链人才链深度融合”，到要求江苏“打造全国重要的产业科技创新高地”，习近平总书记对经济大省推动科技创新和产业创新融合发展倾注了大量心血、寄予了深切期望。当前，面对外部环境不确定性的挑战，经济大省要抢抓新一轮科技革命和产业变革机遇，牢牢把握“科技创新和产业创新，是发展新质生产力的基本路径”，提升经济发展优势区域的创新能力和辐射带动作用。

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面对政策的反复变化，共和党参议员兰德·保罗直言，“我不知道政府的计划是什么。如果他们（特朗普政府）使用关税作为筹码，我认为最好是威胁（别的国家），然后进行谈判，最后决定是否征收关税。”

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　　白重恩表示，如果地方政府考核评估侧重于GDP增长，那“投资”是最快实现经济增长的方法。地方政府集中各方资源支持投资，短期或能创造就业、带来税收、推动增长，但在当前经济环境下，容易造成供需不平衡问题。

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　　义乌3月6日电(董易鑫)“这次我们从课堂学习到直播体验，再到实地参访市场，整个流程环环相扣，活动非常有料。再加上，我们本身就从事电商行业，和老师们、同行们的交流也很深入，掌握了超多实用技巧。”3月6日，台青王同学在浙江金华义乌市说。

　　2005年，哈胜英被塔里木大学园艺专业录取。一次在学校图书馆看书时，一本书里夹着的《西厢记》题材剪纸作品，激发了哈胜英的兴趣，自那以后，她便开始喜欢上剪纸。

　　当天，十四届全国人大三次会议经济主题记者会在北京举行。潘功胜在会上表示，债券市场“科技板”将支持金融机构、科技型企业、私募股权投资机构等三类主体发行科技创新债券，丰富科技创新债券的产品体系。

　　“身为一个创业者，你几乎可以在这里找到任何你喜欢的产品。这次活动让我对大陆电商行业的创新能力、市场潜力都有了全新认识，也了解到很多新的发展模式。”在台湾从事室内设计的廖同学说，希望更多台湾青年可以来义乌体验、了解，寻找商机。(完)

　　1982年初到美国时，我的两个求学方向就是人工智能(AI)与运筹学(OR)。当时我的导师给我们布置任务，构建一个中医的专家系统，其中包括了专家的信息以及中医诊断的方法。那时，互联网还没有出现，构建这样一个系统只能依靠不断地寻访。我们遇到了很多问题，最突出的问题就是，一些中医的诊断方法对于“量”的定义十分模糊，如出现很多“适量”“少许”等字样。我觉得这可能是经验使然，在专家的脑中，“适量”等词汇应是“量化”的结果，但对于外人而言，是难以捉摸的。所以在当时的条件下，构造这样一个系统，数据是不够的。但恰恰是遇到了这些问题，使我对“量化”产生了兴趣，从而投身运筹学的研究。

　　“成都与重庆发展实力接近，产业结构相似，文化有较大差异。起初，两地融合遇到了一些挑战。”回顾过去，全国人大代表、九三学社资阳市委会主委刘廷安说。

　　截至6月13日，全省大、中型水库可用水总量40.48亿立方米，储量充足有保证，按照6月底前无有效降雨的最不利因素考虑，可放水7亿立方米用于抗旱灌溉；南水北调中线工程、大中型水库及河道供水正常，地下水源较充沛，能够满足抗旱需求。5月下旬以来，对全省98.72万眼农田建设灌溉机井和56.85万项灌排沟渠设备进行全面排查，及时修复损坏设施，确保抗旱灌溉需要。省财政近期专门安排3000万抗旱专项资金，支持各地开展抗旱工作。

支持浦东新区高水平改革开放，打造社会主义现代化建设引领区，是习近平总书记2020年在浦东开发开放30周年庆祝大会上宣布的重大国家战略。5年来，按照中央决策部署，我们扎实推进浦东引领区建设，在首创性改革、引领性开放、开拓性创新方面取得阶段性成效，主要体现为三个“新”：

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】