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海关总署发布2022年缉私十大典型案例******

　　2022年，全国海关开展“国门利剑”“风雷”联合行动，深化全员打私，严厉打击重点涉税商品和洋垃圾、象牙等走私，综合整治“水客”、离岛免税“套代购”、粤港澳海上跨境等走私，全年立案侦办走私犯罪案件4509起，案值1210亿元，分别增长5.8%、25.6%。

　　2023年，全国海关将继续保持打击走私高压态势，开展“国门利剑”“蓝天”“护卫”等专项行动，严厉打击重点地区、重点领域、重点商品走私，深化反走私综合治理，加强国际执法合作。

　　2022年缉私十大典型案例

　　2022年，全国海关缉私部门坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指引，坚决贯彻落实习近平总书记关于打击走私工作重要指示批示精神，紧盯“中央关注、社会关切、群众关心”的突出走私问题，切实发挥缉私专业打击职能作用，深入开展“国门利剑2022”联合行动。全年共立案侦办走私犯罪案件4509起，案值1210亿元。现发布2022年缉私十大典型案例如下：

　　1.海关总署缉私局开展“330”专项打击行动

　　海关总署缉私局在深圳、上海、南京、抚州、台州等地组织开展打击走私贵重金属、走私普通货物、洗钱等专项行动，打掉走私团伙9个，案值474.53亿元，涉案黄金57.57吨，钯金47.95吨，其他贵重金属53.63吨。

　　2.拱北海关缉私局侦办“310”走私液晶显示屏案

　　拱北海关缉私局立案侦办一起以低报价格方式走私液晶显示屏案，在广州、深圳、东莞等地抓获犯罪嫌疑52人，打掉走私团伙7个，案值40亿元。经查，涉案团伙利用货运渠道通过低报价格方式从香港走私液晶显示屏等进境，还利用“大飞”通过海上偷运的方式走私，数额巨大。

　　3.上海海关缉私局侦办走私进口弹药案

　　上海海关缉私局侦办一起走私进口弹药案，查获境外弹药公司生产的各类火药动力制式手枪弹22000发。

　　4.广州海关缉私局侦办“奋发12”“水客”走私手表案

　　广州海关缉私局在广州、珠海、常州等地开展“奋发12”打击“水客”走私高档手表行动，打掉走私团伙4个，案值2.9亿元。经查，涉案团伙将在境外钟表商行订购的手表运往澳门，交给专业“水客”通关团伙以夹带等方式走私入境。

　　5.昆明海关缉私局开展打击走私毒品入境专项行动

　　昆明海关缉私局通过科技赋能、关警协作、跨警种合成作战等手段，破获货运渠道走私毒品案件33起，在中缅打洛、孟连、沧源、清水河、畹町等口岸缴获毒品冰毒、海洛因、恰特草等共318公斤。

　　6.南宁海关缉私局侦办“5·17”走私水果案

　　南宁海关缉私局联合海关风控、关税等部门，在广西、广东、山东、河南等地开展打击走私水果专项行动，打掉走私团伙3个和非法售卖海关专用缴款发票团伙1个，案值47.3亿元。经查，涉案团伙以低报价格和少报数量的方式将境外订购的水果走私入境，另查实该走私团伙涉嫌洗钱、骗取留抵退税犯罪，查证洗钱金额1.3亿元人民币。

　　7.宁波海关缉私局侦办走私文物案

　　宁波海关缉私局立案侦办走私文物系列案12起，查证涉案走私银元2711枚，查扣银元1609枚，其中二级文物1件、三级文物97件、一般文物1428件。经查，涉案团伙通过虚构发货单位、发货人，采取伪报品名的方式，将涉案文物通过商业快递渠道走私出境。在香港回归祖国25周年前夕从香港带回8枚涉案文物。

　　8.黄埔海关缉私局侦办“HP2022-05”走私木薯淀粉案

　　黄埔海关缉私局在南宁、东兴、凭祥、广州等地开展“HP2022-05”专项行动，打掉走私团伙3个，案值15亿元。经查，涉案团伙将境外购买木薯淀粉通过边民互市贸易渠道伪报贸易性质走私入境。

　　9.福州海关缉私局侦办走私旧医疗设备案

　　福州海关缉私局在福建福州、广东佛山等地开展打击旧医疗设备走私专项行动。经查，涉案团伙从境外购买内窥镜等二手旧医疗设备，通过快件渠道伪瞒报、“水客”携带等方式走私入境。

　　10.汕头海关缉私局侦办“4·22”涉嫌逃避商检出口冻海产品、骗取出口退税案

　　汕头海关缉私局联合有关部门，在广东、福建等地开展“4·22”专项打击行动，查证逃避商检出口冻海产品案值9亿元，骗取国家出口退税额1.1亿元，虚开用于骗取出口退税、抵扣税款发票金额16.5亿元。经查，涉案团伙采用虚构原料来源、伪报货物品名方式逃避商检，同时采用虚开农产品收购发票和高报出口价格等手段骗取出口退税。（“海关发布”微信公众号）

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）