吃蠶蛹後眼睛腫如「奧特曼」？醫生：異性蛋白過敏，重症或危及生命
2026-01-11 13:47 1,289次浏览「我家兒子今年初二，每天從起床開始就像行走的『火藥桶』：掀被子就摔枕頭、催作業就鎖房門、提學習就喊『煩死了』。星期天六點半叫他起床，非要賴到七點，我忍不住掀了被子，他居然吼我。這孩子到底怎麼了？」日前，一位家長向南京市夏光清德育名師工作室求助。 對此，專家表示，有多少初二家庭正在經歷這樣的早晨。那個裹緊被子的兒子，那個等你端飯入口的女兒，那個說話就頂嘴、成績直線墜的孩子，可能不是在偷懶耍賴，而是正在經歷著「初二現象」。 揚子晚報/紫牛新聞記者 王穎 什麼是「初二現象」 「初二現象」是指初二學生由於身心發展變化、學業壓力增大等因素，容易出現情緒波動、逆反行為、學業成績下滑等現象。 大腦剎車失靈。初二學生處於生理髮育高峰期，荷爾蒙分泌變化導致情緒波動明顯；大腦前額葉皮層發育不完善，自控力較弱易衝動。身體成熟與心理幼稚產生矛盾，明明知道不該發火，可就是控制不住。 學業壓力陡增。初中課程難度陡增，物理力學、數學函數、英語長難句齊齊壓來，導致適應困難，很多孩子像突然墜入迷霧：「以前能考90分，現在及格都難！」這種落差直接擊垮自信。 社交暗流洶湧。社交方面，小團體形成期容易受不良行為模仿，一旦被同學拉黑微信群，可能引發「全世界孤立我」的災難聯想，甚至獨自躲在被窩哭到半夜，第二天甚至不想上學，其實孩子是怕走進教室時，聽見別人的嘲笑。調查顯示，70%拒學少年在班裡有著強烈的孤立感。 做情緒避風港而非滅火員 部分家長仍採用小學階段的說教方式，忽視孩子獨立需求，很容易導致親子之間整天劍拔弩張。 當孩子像頭暴怒的小獅子，別急著講道理或批評。這一刻，他需要的不是「你應該怎樣」，而是「我懂你很難受」。例如孩子因為一道數學題卡殼，氣得把筆摔出老遠，你不能像往常一樣說「發什麼脾氣！」而是走過去，聲音放軟：「這道題把你卡住了，是不是特別挫敗？」父母可以接著問：「嗯，這感覺是不好受。是想我安靜地陪會兒，還是你自己再試試？」有時候，僅僅是「被看見」「被理解」，就能讓那團亂麻般的情緒找到出口。 從推著爬坡到並肩探路 看著成績單下滑，父母比孩子還急。但「你要努力」「多用功」這些話，此刻蒼白得像張紙。不如坐下來，和他一起看看那座學業大山哪裡最難爬，把大目標拆成小土坡。當孩子啃下一道難題，立刻送上真誠的肯定。孩子偶爾考砸了，不要問分數，也不提排名，可以說：「這次考試，你覺得錯題本上哪道題幫到你了？下次哪塊兒能調整下策略？」 關注點從「考砸了」轉向了「下次怎麼更好」，希望的火苗就悄悄燃起來了。 社交暗礁旁，當好燈塔 當孩子紅著眼圈說，「我的同桌今天不理我了，群裡好像都在說我壞話。」此刻，孩子最需要的不是你的評判或指責，更不是立刻的解決方案。 更恰當的方式是，閉上嘴，打開耳朵，坐在孩子身邊，讓孩子的委屈、憤怒、不安，像溪流一樣流淌出來。等孩子情緒的風浪稍平，試著說出他的感受。過兩天，等孩子情緒好些了，可以問：「你現在最希望這事怎麼解決呢？需要媽媽幫你做點什麼嗎？」信任孩子處理問題的能力，比替他衝鋒陷陣更重要。 親子關係從上下級到同路人 命令、控制、沒完沒了地說教，是親子關係的毒藥。孩子那顆渴望獨立的心，正怦怦直跳。試試把「你怎麼又……」換成「我看到……我有點擔心……」 在無關原則的小事上，多給孩子選擇權：「想周六上午去看爺爺，還是周日下午去？」 「手機時間到了，是想現在放下，還是再玩五分鐘準時放？」這份小小的「掌控感」，能極大緩解他青春期的「被束縛感」。 定期開個輕鬆的家庭「茶話會」。當孩子感覺自己是家庭決策的「參與者」而非「被執行者」，很多尖銳的矛盾會在無形中軟化。 說到底，陪伴孩子穿越初二這片「成長雷區」，核心在於父母視角的轉變：不再把孩子作為一個需要被「修理」的問題少年，而是一個在劇烈成長陣痛中需要理解和支持的夥伴。當我們用平視的目光去看待這場青春的蛻變，你會發現，那個渾身是刺的「小刺蝟」心裡，依然藏著那個渴望被愛、被認可的孩子。
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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