10類產品將推行「一碼溯源」 覆蓋拼多多、京東等10家電商平臺

2025-11-01 14:37 9,347次浏览

  上海8月11日電 (記者 陳靜)三伏酷暑,冰激凌、冰鎮飲料常成為人們解暑的「利器」。然而,清涼背後可能暗藏風險——不少人在大快朵頤後突然遭遇劇烈頭痛「襲擊」,仿佛大腦被瞬間凍結。   11日,上海冬雷腦科醫院神經內科主任薛戰尤在此間接受採訪時表示,這類頭痛被稱為「腦結冰」或「冰激凌頭痛」,是冷刺激引發的身體警示信號。這位專家同時提醒:青少年群體暑期冷飲消費量較大,家長需加強監管,警惕「腦結冰」發作。   「所謂『腦結冰』,是指快速進食冰激凌等冷凍食物或猛灌冰鎮飲料後出現的短暫劇烈頭痛,本質上是一種冷刺激性頭痛。」薛戰尤對記者指出,這種現象在炎熱夏季尤為多見,血管性頭痛或偏頭痛病史者更容易出現「腦結冰」,部分患者還會伴隨噁心、嘔吐、短暫血壓升高等症狀。據介紹,「腦結冰」引發的疼痛多集中於前額中部或太陽穴區域,表現為尖銳刺痛,通常在幾分鐘內達到頂峰,多數可於數分鐘內自行緩解,少數可能持續半小時以上。   「腦結冰」的原理是什麼?據悉,當口腔黏膜及下顎神經突遭低溫侵襲,神經信號會急速傳導至大腦皮層。這一冷刺激可引發顱內血管突發痙攣與收縮,導致血流動力學紊亂——進入顱內的血流速度和血流量驟然改變,猛烈衝擊動脈管壁上的痛覺神經末梢,從而誘發劇烈頭痛,並可伴發頭暈、眼黑、噁心等連鎖反應。   「腦結冰」就是偏頭痛發作嗎?對此,薛戰尤強調二者有本質區別:「腦結冰」誘因明確單一,即:快速攝入冰冷食物,疼痛常在停止進食後5分鐘-10分鐘自行消退;偏頭痛則是一種慢性神經血管疾病,表現為單側搏動性頭痛,可持續數小時,誘因複雜(壓力、睡眠、食物等)。患者常畏光畏聲,安靜休息或睡眠後可能緩解,常伴頑固噁心嘔吐。   儘管多數「腦結冰」症狀短暫且無害,但若顱內血管持續痙攣不緩解,可能導致腦組織供血不足,嚴重時可引發腦梗死,出現言語障礙、面癱、肢體無力乃至偏癱。如何緩解疼痛?專家表示,民眾可立即停止食用冷飲,輕揉疼痛部位;用溫熱毛巾外敷或飲用溫水可加速緩解。民眾夏日食冰需節制,小口慢咽,避免冷食直接刺激口腔後部神經,尤其有頭痛病史者更應謹慎。此外,若疼痛超半小時未緩解,或頻繁發作,民眾需儘快就診排查器質性病變。   據悉,民眾偶爾「腦結冰」不必恐慌,但頻發劇烈頭痛需警惕腦血管病變。專家表示,若頭痛反覆合併肢體麻木、視物模糊,務必立即就醫。(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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