董璇請合作過的婚禮策劃：新郎換人了
2026-03-30 06:28 3,128次浏览北京8月14日電(張靜)當下，「網紅爆款」、「大牌平替」等營銷話術充斥電商平臺和直播間，憑藉「高顏值、低價格」，合金首飾成為網絡消費新寵。然而，這些看似誘人的「美麗飾品」，佩戴後卻可能成為健康的「隱形殺手」，暗藏高毒性重金屬超標風險。 據媒體報導，近期，湖北武漢的胡女士網購了一條標稱「明星同款 925銀」的項鍊(售價199元)，洗澡、睡覺都沒摘過。然而從7月下旬開始，其頸部反覆出現紅斑、丘疹、水皰，被診斷為「首飾性皮炎」。罪魁禍首正是這條長期佩戴的項鍊！ 為何以前佩戴首飾無恙，近期卻出現症狀？ 這類合金首飾常含鎳、鈷、鉻等高致敏性重金屬。夏季人體汗液增多，汗液中的鹽分會加速金屬溶解脫落，滲入皮膚引發劇烈過敏反應，嚴重時可能導致感染化膿、留下永久瘢痕。更需警惕的是，鎳等金屬的致敏性具有累積效應——初次接觸可能無症狀，但多次佩戴後過敏反應會逐漸加重。 根據媒體報導，有記者送檢身邊19件首飾，問題重重： 標有「925」鋼印的銀鏈，銀含量僅約13%，甚至有一根實為白銅；三款號稱「925銀針」的耳飾，一款基材為鐵，一款為銅，僅一款含銀；所有送檢飾品均檢出銅、鐵、鉛、鎘、鎳、鉻等元素。 此外，某博主對多款宣稱925銀的耳釘飾品進行檢測，結果發現： 8款送檢產品中有6款實為銅合金，且出現不同情況的重金屬超標。其中3款鎳釋放超標，最高的超標61倍。還有一款帶鑽耳飾鎘超標1179倍。 一、合金首飾的健康隱患究竟有多嚴重？ 鎘(1類致癌物)：進入人體後代謝極其緩慢，長期積累會對腎臟、骨骼和呼吸系統造成損害，顯著增加特定癌症(如肺癌、前列腺癌)風險。 鉛(2A類致癌物)：具有神經毒性，尤其危害兒童神經系統發育。 鎳、鉻(強致敏原)：是引發「首飾性皮炎」的主要元兇。鎳通過皮膚接觸可導致紅腫、瘙癢、水皰甚至潰爛，病程可能遷延數月。 二、商家為何添加這些有害金屬？ 成本低廉：鎘能提升光澤度，鉛便於塑形，鎳可增加硬度和耐磨性，商家為追求利潤故意摻雜； 材料來源不明：部分飾品可能使用回收料或工業廢料，甚至可能含有危害難以估量的稀有金屬。 三、如何避開低價陷阱，安全佩戴首飾？ 1. 警惕價格異常低廉的合金、鍍層飾品：如「直播間秒殺款」、「鍍金/包金平替」等。過低的價格往往意味著材質低劣，重金屬超標風險顯著增高。 2. 認準正規渠道與認證標識：仔細查看產品標籤或詳情頁，要求有明確的材質說明(如「S925銀」鋼印)及符合國家或國際安全標準的檢測認證(如GB 28480-2012《飾品有害元素限量的規定》)。 3. 慎選含鎳、鉻等高風險材質的產品：尤其易過敏人群，應主動避開明確標識或已知含高致敏金屬(如鎳)的產品。 4. 避免長時間佩戴及接觸水、汗漬：洗澡、睡覺、運動時務必摘下合金首飾。夏季應縮短佩戴時間，並定期清潔首飾及接觸部位的皮膚。 5. 出現不適立即停戴並就醫：一旦皮膚出現發紅、瘙癢、起疹等異常反應，立即摘下飾品並徹底清洗接觸部位，症狀嚴重時及時就醫並主動告知醫生相關佩戴史。 四、簡易鑑別真銀方法(僅供參考) 聲音測試：輕敲飾品，真銀聲音通常較清脆悅耳，假銀或合金聲音可能相對沉悶。 觀察與輕刮：部分鍍銀產品，較輕易刮掉鍍層露出底層黃銅色，則大概率是銅合金基底。 硫磺皂水檢測：硫磺皂削片用開水衝化，浸泡飾品5分鐘。真銀表面易氧化變黑，假銀或無銀鍍層可能無變化。變黑部分可用鋁箔包裹後浸入熱水(加少許鹽或小蘇打)嘗試還原。 美麗誠可貴，健康價更高！切勿被「一元秒殺」、「明星同款」等營銷話術衝昏頭腦，廉價首飾的「美麗陷阱」背後，往往潛藏著不容忽視的重金屬風險。購買首飾時，安全與品質應放在首位。(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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