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天天彩票| 官方版本下载 - 最新app下载V6.8.6

来源:天天彩票2024-03-16 17:48

  

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气候江湖的小气候与大格局******

  着急的古铁雷斯

  即便是联合国秘书长古铁雷斯亲自上阵,敦促各方在马德里达成全面气候治理方案,但这种毕其功于一役的想法,显然是过于着急了。

  既要就《巴黎协定》第6条实施细则(通过市场机制降低减排成本、提高力度的制度安排)进行谈判,又要对2020年前实施和力度情况进行盘点,还要开展“华沙损失与损害国际机制”评审,同时要解决气候资金这个老大难问题。多目标、无重点的齐头并进,使谈判进一步复杂化。

图片来源:联合国气候大会官网图片来源:联合国气候大会官网

  而没有经验的大会主席施密特,因身体原因无暇他顾的执行秘书埃斯皮诺萨,没有担当的美国,缺少建设性的欧盟,灵活性不足的巴西……诉求的高度多元和“大佬”的缺乏,让气候的江湖在马德里陷入僵局。

  延期40多个小时后,2019年联合国气候大会15日在西班牙马德里落下帷幕。最漫长的气候谈判记录,没能换来满意的会议成果。

  虽然以多边主义推进气候谈判得以坚持,“智利-马德里行动时刻”及其他30多项决议被大会收入囊中,但关键的《巴黎协定》第6条实施细则未达共识,碳交易机制未取得实质成果。

  主要议题的流产,使得成果清单缩水。这份有限协议,辜负了各方的期待。

  意料之外,意料之中

  事实上,这个结果也不意外。每年年末的这场近200个国家的集结,不过是国际气候谈判多边进程的一个缩影。

  无论是“大年”还是“小年”,谈判延时似乎是不确定的气候谈判中最确定的事。由于纷争而导致无法达成各方满意的成果或留待下年继续讨论的例子比比皆是。

  但这就是多边机制——需要谈判各方达成一致,才能通过相关决议,最终实现“人人都不满意,个个都能接受”的结果。看上去低效,却又难以找到替代方案。

  用“灾难性的”“极度平庸”等情绪化的词语,来给马德里气候大会盖棺定论,似乎有失公允。

  不如让我们拉长时间和空间的维度,来看看全球气候治理这个江湖。

  《巴黎协定》的政治遗产

  自1992年以来,从《联合国气候变化框架公约》到《京都议定书》再到《巴黎协定》,一条不变的主线,是围绕“共同但有区别的责任”原则,以及与之密切相关的资金和技术解决方案。

  近些年气候谈判经常陷于焦灼,一个重要原因便是“共同的责任”被过度强调,而“有区别的责任”被选择性忽视。

  当然,也有不断变化的趋势,我们不妨称之为“巴黎协定遗产”。

  这个遗产之一,便是谈判成果的达成从自上而下的约束性减排目标规定(如《京都议定书》对公约附件一缔约方的定期量化减排要求),逐步转为自下而上的国家自主贡献(《巴黎协定》的国家自主贡献NDCs)。

  在这个进程中,虽然“共同但有区别”的原则依然体现在目标、资金、技术等各个方面,但国家作用及其区别责任在弱化,非国家主体(如省州、城市)的作用在提高,全球气候治理结构正在起变化。

  形成新的治理体系和秩序需要制度、规则、程序等的全面构建,以及相应时间的调校与和适应。未来的全球气候治理到底是什么样的模式,眼下似乎并不清晰,但多元共治应当是基本共识。

  气候领导力下降

  美国退出《巴黎协定》后,反对力量影响增加,气候领导力在降低。

  在多边机制中,需要各方共识才能达成一致,反对力量历来扮演重要角色,气候江湖里的攻守是常态。

  在《巴黎协定》的谈判过程中,用“双边”促“多边”既是鲜明的特色,也是基于实际的策略选择。

  中国、美国以及欧盟、基础四国、“77+中国”等主要利益集团,通过各种双边磋商优先达成共识和协议,从而为进一步的多边谈判奠定基础,继而以相关的协议框架促成多边成果的达成。

  这是《巴黎协定》谈判的重要遗产。

  然而,随着美国宣布退出《巴黎协定》,强化了自身及与其立场相近国家的反对势力,其影响日益显著,加之全球经济下行压力加大和众多国家主要谈判代表更迭,增加了未来气候政治和谈判的不确定性。

  “国家利益至上”与“同一个地球”的气候观迥然不同,单边主义、民粹主义的回潮对《巴黎协定》落实形成巨大阻力。

  发展新背景不容忽视

  应对气候变化关乎人类生存和发展,而气候变化谈判的实质是发展权问题。实现发展与保护气候的微妙平衡,是多边机制达成的关键。

  发展问题就在眼前,制约发展的因素愈发凸显,发展中国家的发展诉求十分迫切,发达国家民众对福利的减损也非常敏感。

  随着全球经济进入平台期,人口老龄化问题日益突出,以发展平滑经济社会变化恰恰与应对气候变化出现方向上的不一致。

  与此相对,气候变化问题是基于科学的研判,其应对不同于一般常规污染控制,是一项极其复杂的系统工程和全球性议题。

  需要充分考量经济社会的结构性变化,需要转变生产、消费和贸易方式,建立低碳、循环、可持续的新发展方式,以及与之相适应的产业结构、能源结构、交通和基础设施结构、土地使用等方面的一系列变革,并且需要全球范围有机协调的一致行动。

  在应对气候变化的谈判中,参与方的利益一致性是难以解决的多元方程式,即期发展权被置于放大镜下,远期权益却浓缩成远处地平线的若干个小点,前者是国家利益主张,后者是全球共同关注,二者博弈的力度显然不对等。

  对于发展中国家而言,一方面其社会经济发展与能源消费直接关联,或者说是与对应的化石能源消费所产生的碳排放并没有脱钩,发展方式决定了大幅度降低排放即便有理论上的可能性,实践中需要做出的牺牲之大无法忽视。

  另一方面,发展中国家还要承接发达国家转移出来的资源能源消耗大、污染相对严重的产业,在缺少必要资金技术支持条件下,实现绿色发展困难重重。

  与此同时,经济下行压力加大、保护主义抬头、民粹主义盛行,及其引发的贫富分化、产业链断裂或重置、能源安全、消费降级等问题,都在影响着绿色低碳转型的进程。

  探索改革和创新模式

  应对气候变化是个世界性大命题。硬币的一面是全球变暖、生态恶化等危机;硬币的另一面是人的需求,尤其是发展需求的不断提高。

  解决大命题,需要政治意愿,需要一往无前,需要改革创新,需要着眼大局。但最需要的,或许是跳出气候江湖的小气候。

  从全球社会经济的转型发展入手,促进全球及各利益相关方的发展与保护共赢,创造能源低碳转型和气候韧性发展的新格局和新路径,才是解决气候问题的正道。

  在探讨责任机制的同时,首先需要解决参与方的利益,利益平衡是责任落实的前提。

  强化利益分享不是“诗与远方”的愿景勾勒,而是“从现在做起”“从我做起”的实际担当,且发达国家要率先垂范。

  发展中国家的民生问题如何能在应对气候变化的国际协调机制中得到有效保护,如何让先发展的国家给迫切需要发展的国家腾挪出必要的“气候预算”,以及新能源如何在成本上和能效上优于化石能源等,都是日程表上的优先事项。

  近年来绿色气候融资的发展、气候治理结构的转变、商业及投资模式的创新,以及技术进步,给全球气候治理带来新机遇。

  此次气候大会期间,欧盟委员会提出的《欧洲绿色新政》也让我们看到了一丝希望:他们许下了让欧洲成为世界上“第一个实现碳中和大陆”的承诺。

  而中国的改革发展、能源转型、生态文明建设以及在全球治理中的作用和领导力也令世界充满期待。

  中国正在加速推进的绿色转型,将为中国乃至世界的能源革命、气候韧性发展以及可持续发展,提供有益的探索和经验。

  期待格拉斯哥

  马德里气候大会已成过去。气候的江湖依然喧嚣。

  马德里不相信眼泪。气候的江湖要形成大气候,需要政治雄心,需要全面行动,更需要合理机制的保障。

  格拉斯哥期待奇迹。因为我们相信,气候的江湖是个大江湖,也是一盘事关人类未来和文明重塑的大棋。(俞岚)

                                                                                                                  • 你的隐私,大数据怎知道******

                                                                                                                      作者:杨义先、钮心忻(均为北京邮电大学教授)

                                                                                                                      在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢?

                                                                                                                      1.“已知、未知”大数据都知道

                                                                                                                      大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道!

                                                                                                                      甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……

                                                                                                                      再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

                                                                                                                      当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。

                                                                                                                      2.数据挖掘就像“垃圾处理”

                                                                                                                      什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。

                                                                                                                      大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

                                                                                                                      不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。

                                                                                                                      这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。

                                                                                                                      再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。

                                                                                                                      3.大数据挖掘永远没有尽头

                                                                                                                      大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!

                                                                                                                      一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

                                                                                                                      接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。

                                                                                                                      几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。

                                                                                                                      其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。

                                                                                                                      如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。

                                                                                                                      各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。

                                                                                                                      当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。

                                                                                                                      4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

                                                                                                                      必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!

                                                                                                                      不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

                                                                                                                      但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。

                                                                                                                      因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

                                                                                                                      对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。

                                                                                                                      《光明日报》( 2023年01月12日 16版)

                                                                                                                      (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                    [责编:天天中]
                                                                                                                    阅读剩余全文(

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