文化之美為暑期添彩 博物館「熱」成為人文經濟蓬勃發展生動註腳
2026-01-15 07:21 5,571次浏览親友間的日常寒暄，社交媒體上的熱門內容，有關「運動」「鍛鍊」的話題從未缺席。但與此同時，一些人因盲目跟風，運動不當，進而導致運動損傷，與強身健體的初衷背道而馳。以下關於健身的認知誤區，你也有嗎？ 誤區1：多出汗，減重效果才好 解答：運動中多出汗，確實提高了身體的代謝水平，但出汗後表現出來的體重下降，並不是我們理想中的效果，而可能是身體脫水導致的假象。出汗後，人體流失的主要是水分和電解質(如鈉、鉀)，並不是脂肪。大量出汗後體重下降，只是暫時性的水分流失，待補充水分後，體重就會快速恢復。 減重的目標是降低身體裡的脂肪比例，優化體成分，因此，減重的實質是減脂。在控制能量攝入的基礎上，通過運動消耗過多脂肪，並增加肌肉含量，是最有利於健康的減重方式。 過於強調鍛鍊時「多出汗」，容易帶來脫水風險。若補水不及時，可能導致脫水、頭暈、乏力，甚至中暑 ；大量流失鈉、鉀等電解質，可能引發肌肉痙攣、心律不齊等問題，讓人出現電解質紊亂的現象。 誤區2：空腹鍛鍊效果更顯著 解答：空腹鍛鍊雖能在一定程度上增加脂肪氧化率，但很多研究表明，空腹運動並不能使體重、腰臀比、體脂率降得更快，反而存在很大的風險。 空腹狀態下運動，機體糖原儲備不足，會導致身體蛋白質分解增加，從而造成肌肉流失，這對長期的基礎代謝和體重管理是不利的。 同時，空腹鍛鍊還可能帶來低血糖、頭暈、乏力、免疫力下降等一系列問題，尤其是血糖調節能力差或糖尿病前期人群，出現這類問題的風險更高，在運動過程中也極易發生運動損傷。因此，老年人、女性和糖尿病患者，更應避免空腹鍛鍊。 誤區3：停止運動後，肌肉原地變脂肪 解答：肌肉和脂肪都是身體組成不可或缺的成分和重要的能源物質，但它們是身體中兩種不同的物質。 肌肉組織由肌纖維組成，主要含有蛋白質、水和無機鹽等 ；脂肪組織則主要由脂肪細胞組成，是重要的儲能物質。肌肉和脂肪在細胞結構、功能和代謝方式上完全不同，不可能互相轉化。 停止運動後，表面看起來肌肉體積變小了，脂肪體積變大了。究其原因，停止運動後，肌肉纖維會因為缺乏刺激而逐漸萎縮。這意味著肌肉纖維變細、變小，肌肉量減少，力量下降，但肌肉纖維本身並不會變成脂肪細胞。 同時，停止運動後，身體的能量消耗減少，如果飲食中的能量攝入沒有相應減少，多餘的能量就會以脂肪的形式儲存起來，其實質是能量過剩導致的脂肪堆積，並不是肌肉「原地」變為脂肪。 作者：國家健康科普專家庫成員、國家體育總局體育科學研究所國民體質與科學健身研究中心主任 徐建方
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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