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美国多家企业和经济研究机构近期公布的数据和分析结果显示，美国政府今年以来推出各项关税政策“实际上是对美国消费者和企业征税”，其成本主要体现在美国不断下滑的企业利润率和持续上涨的物价。为美国政府关税政策埋单的是美国企业和消费者。报道称，大部分美国成年人为日用品价格感到焦虑。作为美国人早餐不可或缺的一部分，咖啡和茶的价格可能会更加高昂。

网络安全专家 曹辉：数据投毒主要针对两个方面，一个是针对视觉类，一个是针对自然语言处理类。这张图片是一个斑马识别人工智能系统的训练数据。我们看到，在这张照片上很多斑马进行了标注。如何进行数据污染？就是在其中的一匹斑马身上加一个绿点。加了绿点的斑马，特意不进行标注。这样的训练数据大概会有几万张，在这几万张训练数据里面的其中三四张进行类似的污染处理，就会导致生成的人工智能模型带有后门，就会导致当它再见到类似身体上有绿点的斑马，它就不会认为这是个斑马，就导致了AI模型的判断受到干扰。

中国网络空间安全协会人工智能安全治理专业委员会委员 薛智慧：大语言模型本质上是一种统计语言模型，使用的多层神经网络架构具有高度的非线性特征。在模型训练阶段，如果训练数据集中混入了污染数据，模型可能误将污染数据判定为“有特点、有代表性、高信息量”的内容，这种错觉就会使模型提高污染数据整体在数据集当中的重要性，最终导致少量的污染数据也能对模型权重产生微小影响。而当模型输出内容时，这种微小的影响会在神经网络架构的多层传播中被逐层放大，最终导致输出结果出现明显偏差。

中国网络空间安全协会人工智能安全治理专业委员会委员 薛智慧：比如在经济金融领域，一旦数据受到污染，一些市场行为分析、信用风险评估、异常交易监控等工作就可能出现判断和决策错误，进而造成直接的经济损失。而在社会舆论方面，数据污染会破坏信息的真实性，让民众难以辨别信息的真伪，这就可能会引发社会舆论风险。

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