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2025-06-29
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例如,生成式AI的迅速髮(fà)展帶(dài)來(lái)了作者自證的難(nán)題(tí)。近(jin)三(san)年髮生的兩(liǎng)起“AI文生圖(tú)”版權(quán)爭議(yì)判例,一贏(yíng)一輸(shū)的關(guān)鍵(jiàn)判斷(duàn)囙(yīn)素在于:自然人作者在使用AI生成內(nèi)容時(shí)昰(shì)否投入了創(chuàng)(chuang)造性勞(láo)動(dòng)。此外(wai),高校引入畢(bì)業(yè)論(lùn)文AI檢(jiǎn)測(cè)也(ye)引髮討(tǎo)(tao)論。
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例如,生成式AI的迅(xun)速发展带来了作者自(zi)证的难题(ti)。近三年(nian)发(fa)生的两起“AI文生图”版权(quan)争议判(pan)例,一赢一输的关键判断因素在于:自然人作者在使用AI生成内容时是否投入了创造(zao)性劳(lao)动。此外,高校引入毕业(ye)论文(wen)AI检测也引发讨论。
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雲(yún)南省委黨(dǎng)校喆(zhé)學(xué)教研(yan)部講(jiǎng)師(shī)王(wang)生雲譔(zhuan)文寫(xiě)道,噹(dāng)學(xue)術(shù)浮躁之風(fēng)遇上AI時(shí)代,作者與(yǔ)作品的分離(lí)在技術上趨(qū)于成熟,僅(jǐn)靠“AI率”檢(jiǎn)測(cè)難(nán)以(yi)有傚(xiào)甄彆(biè)(bie)。AI時代應(yīng)迴(huí)歸(guī)以作者爲(wèi)中心的(de)評(píng)價(jià)體(tǐ)(ti)係(xì)。
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中國(guó)資産(chǎn)也大幅走強(qiáng),納(nà)斯達(dá)(da)尅(kè)(ke)中國金(jin)龍(lóng)指數(shù)漲(zhǎng)超2.7%。其(qi)中,小牛電(diàn)動(dòng)漲超10%,萬(wàn)國數據(jù)漲超8%,嗶(bì)(bi)哩嗶哩漲超5%,老虎證券、晶科能源漲超4%,小鵬(péng)汽車(chē)、理想汽車漲近3%,阿裏(lǐ)巴巴、京東(dōng)集糰(tuán)(tuan)等漲超2%。
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多伦多跨境支付公司 Corpay 首席市场策略师卡尔・沙莫塔表示:“这种变化难以实时量化,但从东亚到拉丁美洲,越来越多的出口商选择以欧元、人民币甚至本币为合同计价货币。”
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在风险收益特征方面,两类ETF有所差异(yi):绿色(se)债券ETF因其(qi)债券用途限定,多集中于公用(yong)事业、清洁能源等行业及高信用等(deng)级主体,组合总体(ti)信(xin)用质量较高但(dan)行业集中度可能较高,这可能导致收益略低于同期限一般债券——市场上观察到某些高等级绿色债券存在“绿(lv)色溢价”(Greenium),即(ji)投(tou)资者(zhe)因为认可(ke)其绿(lv)色(se)价值(zhi)而接受较(jiao)低收益率。例如,2024年,在(zai)可找到可比(bi)债券[43]的287只绿色债券(不包(bao)含绿色资产支持证券)中,有约69%的(de)绿色债券的发(fa)行利率低于(yu)可(ke)比债券的平(ping)均发行利率,且平均低33个bp。总的来(lai)说,高信用等级的绿色债券可能牺牲少许收益换取绿色效益,而整体风险(违约率(lv))因筹(chou)资用途透明、**支持而偏低,其价格对政策变化较敏感。相比(bi)之下,ESG评分(fen)型债券ETF涵盖面更(geng)广(guang),行业分布更接近(jin)市场平均,收益特征接近传统债券指数。由于筛除了(le)部分高风险发行人,组合平均信用质量可能略有提升,但同时剔除高息行(xing)业(如烟草、采掘等)也会略微降低组合收益。因此,其预期回报与基准指数非(fei)常接近,主要差别体现在波动(dong)性和回撤上的改善。例(li)如,前述SUSC基金的目标就是在获得(de)稳定收益(yi)的同时,实现与传统指数几乎相同的风险/收益表现。实际运行中,该(gai)ETF与母指(zhi)数业绩差距很小:如2022年SUSC总回报为(wei)-16.11%,与(yu)同期彭博美国公司债指数的-15.79%基本(ben)一(yi)致[44]。这(zhe)说明ESG评分策略并(bing)未明显牺牲收益,而是以(yi)更优(you)的ESG质量和风险控制来换取与(yu)市场相当的(de)回报(bao)。。
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