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111更新时间： 2025-07-18 16:04:02

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谢夫乔维奇当天表示，欧盟的立场是考虑所有可用的选项。欧盟已准备好讨论零关税措施，该零关税不仅适用于汽车，也适用于其他工业产品。与此同时，增值税是欧盟成员国的重要收入来源，欧盟不会改变增值税制度。谢夫乔维奇还表示，欧盟愿意谈判，但解决方案必须对双方都有利。尽管欧盟做出了努力，但尚未看到能够达成欧美双方均可接受的解决方案的接触。谢夫乔维奇还强调，采取反制关税措施的时机刻不容缓。

　　北京市医疗保障局介绍，2024年4月17日，北京市医疗保障局等九部门联合印发《北京市支持创新医药高质量发展若干措施(2024年)》，取得显著成效。2024年，全市临床试验的启动用时压缩至24.9周，实施罕见病药品的“白名单”制度，建立临床急需进口药械的审批绿色通道，进口货值超过了1500亿元，570种国家医保谈判药品纳入“双通道”管理，8家知名外资药械企业集中在京新设研发或创新主体，医药健康产业规模同比增长8.7%，首次突破万亿元。

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　　在4月1日召开的中国—瑞典经贸联委会第21次会议上，双方一致表示将坚持自由贸易和经济全球化，共同维护以世贸组织为核心的多边贸易体制。4月2日召开的中国—挪威经济合作联委会第21次会议上，挪方官员也提到，挪中在维护自由贸易和世贸组织规则方面有着共同利益和一致立场。

　　“宁可三日无食，不可一日无茶。”来自阿坝州理县的阿斯基说，藏茶不仅是藏族人每日生活的一部分，更承载着深厚的民族文化信仰，“各族文化都是具有多元性和包容性的，茶文化也是如此。我真心希望藏茶能走向‘千家万户’。”

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　　昆明4月7日电 (谢一可)据中国铁路昆明局集团有限公司7日消息，4月4日至6日清明小长假期间，云南铁路累计发送旅客119.67万人次。

　　北京4月7日电 (记者吕少威)今年北京将完成12个传统商圈改造提升，坚持TOD导向，“一站一策”推进怀柔南站、未来科学城南区站、平谷站等一批轨道微中心建设，加强站点周边商业、办公、住宅等谋划，打造区域活力中心。

　　内需是经济发展的基本动力，今年北京将不断充实完善扩内需政策工具箱，培育富有活力的内需体系，重点是与“人”结合起来，朝着老百姓所需所盼的方向发力。

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　　近日凌晨，荣县公安网安大队民警雷霆出击，在荣县一乡镇的村道上，将正在利用“嗅探”设备拦截获取2G手机信号的刘某某、王某抓获，现场查获“嗅探”设备1套、作案手机10余部。经查，刘某某、王某犯罪团伙在2022年9月至2024年4月通过摆摊扫码送礼品、利用“嗅探”设备搜寻信号等方式，非法获取他人手机号注册各大平台账号，卖出后共获利66万余元。

　　景德镇4月7日电 (吴鹏泉陈正强)景德镇海关7日发布消息称，江西省景德镇市浮梁县今年首批22吨春茶出口欧洲，发往德国汉堡市。

　　进入清明节气，各地都在抢抓农时开展农业生产，为夏秋农作物丰收打下基础。在南方，早稻生产正有序展开。今年江西南昌积极推广新机具、新技术，全市196.5万亩早稻播栽全面展开。

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】