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公器私用，将地质调查、矿产开发等权力作为敛财纳贿的工具，搞权钱交易，利用职务便利为他人在企业经营、项目承揽、矿权审批等方面谋利，并非法收受巨额财物；
上半场，成都蓉城队在第27分钟的时候抓住一次机会取得领先。成都蓉城队队员费利佩的头球被对方后卫挡出，在禁区制造了混乱，上海申花队门将薛庆浩随后解围，成都蓉城队队员罗慕洛在混乱中破门得分。
论文通讯作者和共同第一作者、中国科学院青藏高原所特别研究助理王天洋指出，研究推测，早白垩世的短暂冰川活动可能由巴拉那-伊腾德卡(Paraná-Etendeka)火山活动的负反馈与地球轨道周期变化等因素共同驱动。“这提示我们即使在全球变暖的今天，局部地区的重大地质事件叠加人类活动，也会导致出现意料之外的降温事件。”
从逐渐衰落的储运中枢，到现在的“网红”打卡地，棉麻仓库摇身一变，在文创浪潮中重焕生机。15栋红砖建筑经过改造后，发展出了文创、餐饮等多元业态。
杭州5月2日电(王潇婧)近日，中国第一部专门关于民营经济发展的基础性法律——《中华人民共和国民营经济促进法》在十四届全国人大常委会第十五次会议上被表决通过，并于今年5月20日起施行。
今年“五一”假期福建沿海水路持续迎来客流高峰，旅客发送量大幅增长。据福建海事局统计，5月1日至2日，福建沿海水路共发送旅客超52万人次，与去年同期相比增长54.37%。
6月13日9时，国家防总针对广西、福建启动防汛四级应急响应，派出两个工作组分赴广西、福建协助指导；新增针对河北、内蒙古启动抗旱四级应急响应，并继续维持针对河南、山东的抗旱四级应急响应，两个工作组正在两省协助指导。
此次获表彰的人员中，除了来自传统行业的劳动者，还有从传统产业体系中细分出来的“智能云网调度运营中心专业技术人员”“家庭农场农场主”“网约车司机”等新岗位新职业的劳动者。他们的劳动创造深刻反映了我们国家经济社会发展的变化，也充分表明：无论身处哪个行业、哪个岗位，只要脚踏实地、精益求精，都能在平凡岗位上干出不平凡的业绩，都有更广阔的干事创业舞台和机遇。
常年打球的张先生告诉《环球时报》记者：“在郑钦文夺冠前的这几年，网球运动在大众层面一直是向上走的态势，加入网球运动行列中的人不断增多。”张先生分析，这也许跟网球是隔网运动有关，因此在疫情期间受到欢迎。
拉萨5月3日电(记者 赵朗)“五一”国际劳动节之际，我国首条“电力天路”青藏联网拉萨换流站扩建工程换流变及换流阀安装调试完成，为确保工程今年9月投运打下基础。
2023年7月，在江苏考察的总书记来到苏州华兴源创科技股份有限公司。看到企业研发人员都是年轻人，他欣慰地说：“国家要实现科技自立自强，你们生逢其时，正是大显身手的时候，一定要把握历史机遇。”
晨光微熹，青海省西宁火车站笼罩在青灰色的雾气中，“大美青海·幸福西藏”入藏旅游专列静静停靠在站台。300余名来自全国各地的旅客即将搭乘专列开启为期9天的踏青赏花、寻梦高原的春日之旅。
此外，在昨天(2日)，厦门鼓浪屿上岛人数超4.8万人次，接近最大承载量5万人次。而在另一个热门景区福州三坊七巷，昨天的客流量则达到了20.5万人次，创下历史同期新高。
一是湖北枝江酒业股份有限公司被要求补税8500万元，因这笔税款被追溯至1994年，使得税务“倒查30年”成为舆论焦点。二是宁波博汇化工科技股份有限公司3月份收到当地税务要求补税5亿元的通知，最近企业宣布停产。
赵雷表示，青年干警成长是法院高质量发展的源头活水，法院高质量发展是青年干警成长的广袤沃土，二者在双向奔赴中，构建起司法人才队伍建设与审判事业创新发展的良性循环生态。(完)
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】