「城市伴手禮」中的人文經濟學（評論員觀察）
2025-12-01 05:10 1,157次浏览呼和浩特8月12日電 題：內蒙古花粉過敏季提前來襲：從患者困境到全域防控 記者 張林虎 入秋以來，內蒙古自治區醫科大學附屬醫院過敏(變態反應)診療中心的候診區始終座無虛席。呼和浩特市民楊娜攥著紙巾，一邊揉著發紅的眼睛一邊說：「一天能打無數個噴嚏，眼睛癢得像有小蟲子爬，有時候半夜憋得喘不上氣，太遭罪了。」 每年七八月本是內蒙古風光正好的時節，但空氣中瀰漫的蒿草花粉，卻讓不少人像楊娜這樣陷入「過敏危機」，紙巾、眼藥水、鼻腔過濾器等成了隨身攜帶的「標配」。 圖為王博謙為患者進行檢查。 記者 張林虎 攝 花粉肆虐，過敏季提前來襲 「這幾天出門得裹得嚴嚴實實，噴嚏、鼻涕、眼淚止不住，真是一把鼻涕一把淚。」過敏性鼻炎患者劉麗說，不光自己遭罪，孩子也沒能躲過；市民丁鵬則養成了新習慣：「每天必看花粉檢測數據，上午10點後才敢開窗，晚上睡覺都戴著口罩。」 夏末秋初，類似的場景出現在內蒙古多地民眾的生活當中。據了解，我國北方地區此時致敏花粉種類繁多，蒿屬、葎草、豚草等雜草花粉是「主力軍」，而今年內蒙古的花粉過敏季比往年提前了半個月左右，8月10日前後便進入高峰期。 「每天上、下午的號早早就掛滿了，最近每位醫生每天接診患者近百名。」內蒙古自治區醫科大學附屬醫院耳鼻咽喉頭頸外科副主任醫師王博謙指著電腦裡的就診數據說，僅當天上午，除了正常掛號的患者，他還臨時加診了十幾個。「這些患者裡，十有八九都是對蒿草花粉過敏。」 為何今年過敏季來得更早、症狀更重？王博謙解釋，今年入夏後，內蒙古雨水充沛，給蒿草、藜草等致敏植物的生長「加了把力」；而雨水過後常遇晴朗豔陽天，陽光暴曬讓花粉更易破碎，濃度也隨之升高，「雙重作用下，患者症狀自然更嚴重，發病時間也提前了。」 圖為王博謙為患者講解注意事項。 記者 張林虎 攝 科學應對，走出防治誤區 「我用藥多年，效果都不好。」這是王博謙在門診常聽到的話，而他指出，這往往是患者步入了治療誤區。「過敏性鼻炎需要正規、有長遠療效的治療。患者覺得沒效果，多是因為沒接受規範、規律的治療。」事實上，包括過敏性鼻炎在內的過敏性疾病，目前都是可防可治的。 物理防護是第一道關。王博謙建議，患者在過敏季要避開城郊結合部、公園、草原等花粉濃度高的區域；外出時佩戴防護級別高的口罩，或使用被老百姓稱為「豬鼻子」的鼻腔過濾器，「這是《診斷指南》推薦的物理隔絕方法，能有效阻隔過敏原。」 「很多患者清楚自己的發病時間，建議在症狀發作前至少半個月到醫院診治，預防性用藥能大幅減輕發病程度。」王博謙說，患者常用的鼻噴、抗過敏藥等，主要是緩解症狀的對症治療。症狀嚴重的患者，可採用脫敏治療結合生物單抗治療，「比如用司普奇拜單抗、奧馬珠單抗控制急性期症狀，過敏季結束後進行脫敏治療，這個過程一般需要3年，才能達到標本兼治的效果。」 王博謙提醒，特殊人群的防護更需注意。「備孕期或懷孕前半年可接受脫敏治療，但孕期和哺乳期不建議；因此孕婦和哺乳期媽媽更要做好個人防護，物理隔絕工具能幫上大忙。」 「對於兒童患者，千萬別拖著，越拖病情越複雜，甚至可能發展成過敏性哮喘。」王博謙說，5歲以上的孩子可以接受脫敏治療，但考慮到生長發育，家長應優先做好「防」的功課。 圖為集寧區清理蒿草現場。 集寧區融媒體中心供圖 全域聯動，織密清蒿防護網 據介紹，在內蒙古，過敏性疾病發病率逐年上升，兒童和青少年患者增多。要從源頭減輕過敏困擾，清除致敏植物同樣關鍵。 近期，內蒙古多地密集行動清除蒿草：烏蘭察布市集寧區的黨員幹部、志願者集體出動，重點清理居民區、學校周邊空曠區域的蒿草；包頭市5月即出臺專項方案，截至7月底，已在21處重點區域清除超52萬平方米蒿草，提前「減負」。 呼和浩特、鄂爾多斯、錫林郭勒盟等地也在同步推進除蒿草工作：呼和浩特新城區組織居民志願者清理轄區蒿草；鄂爾多斯伊金霍洛旗對公園等場所進行「地毯式」人工拔除；錫林浩特市於7月底至8月初動員機關單位及社區，對城區及周邊展開「拉網式」清蒿。 內蒙古多地還發布倡議書，呼籲市民參與社區、單位等組織的清理活動，共同清除身邊蒿草，保護過敏人群健康。(完)
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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