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例如，生成式AI的迅(xun)速髮(fà)展帶(dài)來(lái)了作者自證的難(nán)題(tí)。近三年髮生的(de)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(zai)于(yu)：自然人作者在使用AI生成內(nèi)容時(shí)昰(shì)否投入了(le)創(chuàng)造性勞(láo)動(dòng)(dong)。此外，高校引入畢(bì)業(yè)論(lùn)文AI檢(jiǎn)測(cè)也引(yin)髮討(tǎo)論。

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例如(ru)，生成式AI的(de)迅速发展(zhan)带来了作者自证的难题。近三年(nian)发生的两起“AI文生图”版权争议(yi)判(pan)例，一赢(ying)一输的关键判断因素在于：自然人作者在(zai)使用(yong)AI生成内容时是否投入了创造性劳(lao)动。此外，高校引入毕业论文AI检测也引发讨论。

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1、在(zai)芯片行业的一项令人瞩目的成就中，AMD宣布(bu)已超越其雄心勃勃的30x25能(neng)效目标，加速(su)推(tui)进AI和高性能计算系(xi)统的绿色倡议(yi)。这一始于2020年的大胆目标(biao)旨在(zai)五年内将能效提升30倍，最终实(shi)现了令人瞩目的38倍改进——而且还提前完成了目标。随着行业面临(lin)AI工作负载日益增长的需(xu)求，AMD的最新成(cheng)就不仅彰显了公司的技术实力，更体(ti)现了其在加速计算领域推动可持续解决方案的承诺。

2、在风(feng)险(xian)收益特征方面，两类ETF有所差异：绿色债券ETF因其(qi)债券用途(tu)限定，多集中于公用事业、清洁能源(yuan)等(deng)行业及高信用等级主(zhu)体，组合总体信用(yong)质量较高但行业集中度可能(neng)较高，这可能导(dao)致收益略低(di)于(yu)同期限一般债(zhai)券——市场上观察到某些高等级绿色债(zhai)券存在“绿色溢价”（Greenium），即投资者因为认可(ke)其绿色价值而接受较低收益率。例如，2024年，在可找(zhao)到可比债券[43]的(de)287只绿色债券(quan)（不包含绿色资产支持证券）中，有约69%的绿色债券的(de)发行利率(lv)低于可比债券的平均发行利(li)率，且平均低33个bp。总的来(lai)说，高信用等级的绿色(se)债券可能牺牲少许收益换取绿色(se)效益(yi)，而(er)整体风险（违(wei)约(yue)率）因筹资用途透明、**支(zhi)持而偏低，其(qi)价格对政(zheng)策变化较敏感。相比之下，ESG评分型债(zhai)券ETF涵(han)盖面更广，行业分布更接近市场平均，收益特征(zheng)接近传统债券指数。由于筛除了部分高风险发(fa)行人，组合平均信用质量可(ke)能略有提升，但同(tong)时剔除高息行(xing)业（如烟(yan)草、采掘等）也会略(lve)微降低组(zu)合收益。因此，其预(yu)期回报与(yu)基准指数非常接近(jin)，主要差别体现在(zai)波动(dong)性和回撤(che)上的改善(shan)。例如，前述SUSC基金的目标就是在获得稳(wen)定收益的同时(shi)，实(shi)现与传(chuan)统指数几乎(hu)相同的风(feng)险/收益(yi)表现。实际运行中，该ETF与母指数业绩差距(ju)很小：如2022年SUSC总回报为-16.11%，与(yu)同期彭(peng)博美国公司(si)债指数(shu)的-15.79%基本一致[44]。这说明ESG评分策略并未明显牺牲收益，而是以更优的ESG质量(liang)和(he)风险控制来换取与市场相当的回报。