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NYT "트럼프가 캐나다에 꺼내든 관세법 338조, 법적 리스크 커"_我的网站

一 |     1930년 제정…관세 부과에 활용된 적 전무                   도널드 트럼프 미국 대통령과 마크 카니 캐나다 총리[AFP 연합뉴스 자료사진. 재판매 및 DB 금지] (서울=연합뉴스) 주종국 기자 = 도널드 트럼프 미국 행정부는 무역 협상이 결렬되자 지난 22일 0시를 기해 약 200억달러(약 27조8천억원) 상당의 캐나다산 수입품에 50% 관세를 부과했다. 대상 품목은 일부 유제품, 맥주·와인 등 주류, 하키용품, 기계, 섬유, 시멘트, 가구 등이다. 이에 캐나다가 보복관세 방침을 표명하자 도널드 트럼프 대통령은 추가 관세를 꺼내 들었다. 내년 1월 1일부터 자동차, 소형·대형 트럭, 자동차 부품, 철강 관세가 50%로 인상될 것이라고 선언했다. 이번 관세 부과는 1930년 제정된 관세법 338조를 동원한 것인데 백악관이 다시 법정 공방에 휘말릴 위험에 처했다고 뉴욕타임스(NYT)가 25일(현지시간) 보도했다. 트럼프 대통령은 미국의 가까운 동맹국 중 하나인 캐나다가 미국 산업을 부당하게 대우했다고 주장했다. 하지만 미국이 관세법 338조를 근거로 관세를 부과한 전례가 없기 때문에 이번 조치는 그동안 잠잠했던 이 조항에 대한 새로운 논란을 빠르게 확산시키고 있다고 NYT는 지적했다. 트럼프 대통령의 관세 정책은 이전에도 여러 차례 사법부 판단을 받은 바 있다. 전 세계에 강력한 관세를 부과하기 위해 수십 년 전 제정된 무역 관련 권한들을 반복적으로 꺼내 들어 활용했지만 연방 법원은 법 위반이라며 번번이 기각했다. 그동안 미국 의회는 대통령이 의회의 명시적 승인 없이 관세를 부과할 수 있는 권한을 더 명확히 규정하는 법률도 추가로 제정해왔다. 일부 무역법 전문가들은 이런 입법 이력 자체가 338조가 사실상 효력을 잃었음을 뜻한다고 보고 있다. 의회가 나중에 권한을 더 명확히 규정하는 법을 계속 만들었다면 이전의 338조가 사실상 대체된 것 아니냐는 논리다. 이 때문에 트럼프 행정부는 또 연방 법원에서 대통령의 광범위한 권한 행사를 변호해야 하는 상황에 놓일 수 있다고 NYT는 전망했다. 법률 회사 홀랜드 앤 나이트의 패트릭 칠드레스 파트너 변호사는 "이 법은 거의 100년이나 됐다. 법정에서 검증된 적도 없고, 제정 이후 관세 부과에 사용된 적도 없다"고 말했다. 그는 또 "338조 관련 소송이 얼마나 취약할지(vulnerable) 가늠하기 어렵다. 이법에 대한 사법적 해석 기록이 전무하기 때문이다. 338조에 따른 관세가 법정에서 어떻게 전개될지 예측하기 매우 어렵다"고 했다. 338조에 따르면 관세 부과 후에도 "해당 차별을 유지하거나 확대했다고 사실로 판단될 경우" 대통령은 해당 수입품의 미국 수입을 전면 금지할 수도 있다. 로펌 시들리 오스틴의 무역 실무 공동 책임자 테드 머피는 트럼프 대통령의 초기 관세 조치들과는 달리 338조는 관세 부과를 명시적으로 허용하고 있다면서도 338조 적용은 여전히 "다소 위험하다"고 지적했다. 조지타운 로스쿨의 방문 연구원 피터 해럴은 과거 미국 정부에서 338조 적용을검토했다가 결국 포기한 것으로 보이는 기록도 있다고 지적했다. 그는 이 사안이 법원으로 넘어가면 판사들은 일련의 실질적인 문제들에 대해 더 직접적으로 판단을 내려야 할 수도 있다고 전망했다. 이 법이 적용되려면 "제3국에 비해 미국에 대한 차별이 존재해야 하는데 그 의미가 정확히 무엇인지 의문이 있다"고 덧붙였다. [email protected]。    【文/观察者网 陈思佳】          7月17日至20日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海举办。由于本次大会恰逢2026美加墨世界杯的收官阶段，使用人工智能（AI）预测大力神杯的归属也成为一个热门话题。         北京时间19日，即决赛前一天，在WAIC现场直播中，商汤科技旗下全场景AI办公助手“办公小浣熊”对比赛结果作出预测，认为西班牙将获胜。实际结果也确实如此，西班牙凭借费兰·托雷斯在加时赛的进球，1-0战胜阿根廷，时隔16年再次登顶。

二 |          这并非小浣熊首次作出精彩的预测。在世界杯小组赛阶段，小浣熊曾“命中”了32支晋级淘汰赛球队中的26支，其中包括成功预测佛得角出线。

三 | 佛得角称得上是本届世界杯“最大黑马”，在小组赛中爆冷战平西班牙，并以小组第二的成绩晋级32强。         北京时间7月20日，2026美加墨世界杯决赛，西班牙1-0战胜阿根廷 IC photo          AI是如何“看”比赛，如何预测足球比赛结果的？观察者网与商汤科技小浣熊家族负责人贾安亚进行了对话，她指出，AI并不是简单地猜测答案，预测世界杯结果的背后，展现的是对数据、文本和复杂变量的综合处理能力，AI不会消除不确定性，而是帮助人们更理性地理解问题。         “AI不是预言机器，预测也不是玄学”          事实上，在本届世界杯的早期阶段，办公小浣熊最初预测的结果是阿根廷将挺进决赛并夺冠。但在决赛前夕，基于对球队近期状态、攻防效率、关键球员表现等最新公开数据的分析，小浣熊给出了新的预测，认为西班牙夺冠的概率更高。

四 |          贾安亚告诉观察者网，足球比赛结果受到很多因素影响，人们可能会看强队光环、球星名气、过往战绩，但这些并不一定能完整反映一支球队当下的真实竞争力。         小浣熊进行预测时，会把问题拆得更细，比如深入分析球队近期状态、阵容稳定性、历史表现、攻防效率、对手结构、赛程难度、伤病情况、关键球员影响，以及同组竞争关系。

五 |          她以佛得角为例，这并不是典型的热门球队，“如果只凭直觉，很多人可能不会优先看好它。但数据分析的价值就在这里：它可以把一些不那么显眼的变量拉出来，比如球队在特定阶段的稳定性、比赛执行力、对手分布、净胜球压力等，然后放到同一个框架里比较。”          谈及世界杯决赛的结果，贾安亚表示，决赛和普通比赛不一样，决赛中的临场状态、战术调整、伤病情况、裁判尺度、甚至一次偶然失误，都可能改变最终结果。所以小浣熊给出的不是确定性判断，而是在当前信息条件下的概率分析。         “小浣熊的过程不是简单问一句‘谁会出线’，然后让模型猜答案。

六 | 它会先整理数据，再建立分析维度，形成概率判断，最后给出理由和风险提示，”贾安亚说，“体育比赛的魅力就在于不确定性。AI能做的不是消灭这种不确定性，而是帮助我们更理性地理解它。”          不过，她也强调，体育比赛永远有偶然性，AI不是预言机器，也不应该被包装成玄学，真正值得关注的是它能不能在复杂信息中提供更高质量的分析框架。世界杯预测只是一个更大众、更容易理解的窗口，背后展示的是AI对数据、文本、规则和复杂变量的综合处理能力。         据介绍，办公小浣熊是商汤推出的全场景AI办公助手，覆盖个人用户、专业办公人群，以及企业和产业客户的真实任务场景，具有全场景覆盖、结果交付、任务链路能力和安全可控等优势。

七 |          目前小浣熊已经服务了8000多家企业客户，覆盖供应链、金融、教育、政务、电商运营、企业经营管理等多个行业和场景。

八 |          “AI不应该替代人，而是成为工作系统的一部分”          在信息化时代，数据分析能力是衡量AI性能的一个关键指标。贾安亚告诉观察者网，在这一方面，小浣熊系列产品构建起从数据清洗、指标构建、业务理解、推理分析到结果交付的一整套能力。         她表示，为提高数据分析的准确性，小浣熊首先会做好数据治理，帮助用户做数据清洗、格式整理、异常识别和指标统一；其次是理解场景，根据不同业务和问题选择相应的分析路径；然后是把数据判断和业务常识结合，在具体语境里解释数据结论；最后是确保分析可解释，让用户能够复核AI的分析结果。         但数据并不是决定结果的一切，很多时候，个人的主观判断、情绪变化或者突发事件，都可能彻底改变事件的结果，这往往是难以提前预料的因素，也不一定能在数据中得到直观、完整地体现。         对此，贾安亚表示，小浣熊倾向于分层处理问题。例如，对于已结构化的数据，AI可以直接进行分析；可以间接观察到的信号，往往能反映变化的趋势；突发和人为变量则不会给出确定性的判断，AI会把它标记为风险因素或通过情景分析告知用户。         她说：“这也是我们对AI的基本看法：AI应该增强人的判断，而不是假装替代人的判断。

九 | ”          在金融、医疗、教育等领域，不仅看重数据分析能力，数据安全和隐私保护问题也是重中之重。贾安亚表示，小浣熊在这方面有几个原则，包括数据使用最小化、明确AI的权限和边界、重视本地化和企业级部署能力、确保过程和结果可追溯等。

十 |          她指出，如果数据安全、权限边界、隐私保护没有做好，AI能力再强也很难真正落地，“从更大的趋势看，AI应用真正进入产业深水区后，竞争不会只是谁的模型更会说话，而是谁能在安全、稳定、可控的前提下，完成复杂任务交付。

十一 | 这也是小浣熊非常重视的方向。

十二 | ”          如今，AI已经逐渐成为一种应用于方方面面的生产力工具，许多人已经习惯在办公等场景中使用AI来处理不同任务，甚至出现人在下班后AI继续干活的场景。         对于这些变化，贾安亚认为，AI正在重构工作方式，很多重复性高、流程相对固定的信息密集型工作，不再需要由人亲自完成每一步，工作开始变成另一种形态：人提出目标，AI 拆解任务、处理材料、调用工具、生成结果，人再做判断和确认。         她说：“但我不认为AI应该被摆在‘替代人’的位置上，而是应该成为工作系统的一部分。它可以帮人生成初稿、分析数据、完成重复劳动，但方向、责任、价值判断和关键决策，仍然应该由人来承担。”          在贾安亚看来，未来真正有价值的人机协作，不是人完全不工作，也不是人被AI牵着走，而是人更专注于定义问题、判断结果、承担责任，AI则把大量繁琐但必要的工作做好，“这个变化会影响企业组织、办公软件，也会影响每个人的工作方式”。

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Published on:05:15:50