秋天得潤養 吃對這種食物能潤肺止咳、抗衰老
2025-11-01 11:38 5,762次浏览當前，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
最近，化工行業的一則消息讓業內人士有些無奈：有「成分黨」錯將化妝品標準套用在洗滌產品上，得出了某款洗滌產品因「含有化妝品禁止添加成分而不安全」的結論。從業者不得不搬出各種標準、文獻加以說明，才緩解了消費者的擔憂。這已經不是「成分黨」第一次「鬧烏龍」了。近年來，隨著消費者健康意識的提升，網際網路上興起一批被稱為「成分黨」的消費群體。他們熱衷於研究各類產品的成分表，通過自行設計實驗、分享檢測結果等方式，為其他消費者選購產品提供參考。對產品安全和品質的關注本應值得肯定。有的「成分黨」通過分析護膚品成分，發現部分產品涉嫌虛假宣傳；有的通過研究成分與商品名稱、商標的關係，發現有品牌涉嫌用商品名稱、商標美化產品品質的情況。基於科學精神的質疑與探討，不僅能得到更多消費者聲援，而且在監管部門介入下，有助於糾正企業的違法違規行為。可以說，「成分黨」的出現打破了企業對產品信息的壟斷，促使企業更加注重安全、誠信，是消費市場走向成熟的重要動力。但不能忽視的是，隨著「成分黨」受到追捧，網際網路上也出現一些不可全信的「成分分析」乃至「行業黑幕」。有些「成分黨」因為專業知識欠缺、實驗設計不科學，致使「實驗」結果不能完全展示真實情況。更有甚者，出於惡意競爭等目的，故意炮製錯誤結論。這些行為不僅讓消費者陷入認知混亂，更擾亂了市場秩序，有時甚至造成恐慌。有些「檢測實驗」結論不嚴謹社交平臺上常見的「螢光檢測筆檢測肥皂含有螢光劑」實驗，可以說是實驗設計不嚴謹、檢測結果以偏概全的典型案例。在這些實驗中，不少「成分黨」用螢光筆照射肥皂，當檢測出現螢光反應時，便斷言肥皂添加了有害螢光劑，建議不要使用。部分消費者信以為真，紛紛詢問自己購買的產品到底能不能用。 然而，根據國家標準《GB/T 26396-2011 洗滌用品安全技術規範》《QB/T2953-2008洗滌劑用螢光增白劑》，肥皂和洗滌劑中允許添加一定量的螢光增白劑，這種添加在合理範圍內對人體無害。更重要的是，部分肥皂含有的蜂蜜、維生素B2等天然成分，本身就會產生螢光反應。僅憑檢測筆的照射結果就得出「肥皂違規添加螢光劑」的結論，顯然不準確、不科學。類似的案例還有很多：用pH試紙檢測護膚品酸鹼度來判斷產品好壞，卻忽略了皮膚自身的酸鹼調節能力；強調「零添加」才是安全，卻忽略了食品工業中合理使用防腐劑是防止微生物汙染的必要手段，國家也已明令禁止使用「零添加」作為宣傳；錯誤引用不同產品的適用標準分析產品成分，看似結論有國家標準支撐，卻不知道比對依據選錯了……總之，有些看似頭頭是道的「成分分析」，本質是將複雜的科學問題簡化為非黑即白的判斷，存在極大的瑕疵，誤導他人。有些「行業內幕」別有用心比知識局限更令人擔憂的是，部分「成分黨」出於商業利益或個人目的，故意製造謠言、攻擊競爭對手。這類現象在化妝品、食品等競爭激烈的行業尤其普遍。一些所謂的「成分達人」「揭黑勇士」利用普通消費者對專業知識的匱乏，將合規成分描述為「有害物質」「致癌物質」，將正常的生產工藝歪曲為「黑心操作」，通過煽動焦慮情緒獲取流量和利益。以上行為不僅違背了科學精神，更是對市場秩序的破壞，涉嫌不正當競爭。例如，有大量自我標榜「揭露行業黑幕」的「成分黨」博主表示，很多眼霜產品中含有工業化學原料矽酸鈉，而矽酸鈉通常用在粘合木材、生產水泥中。所以，相關企業用矽酸鈉生產眼霜是坑害消費者。可真相是，矽酸鈉不屬於化妝品安全技術規範中的禁用物質，被收錄於《已使用化妝品原料目錄（2021年版）》，序號02660。簡單來說，矽酸鈉既可以用在建築工程中，也可以用在化妝品生產中。然而，相關博主利用消費者不了解相關標準以及矽酸鈉的廣泛用途，偷換概念後，得出「用黏土和水泥的原料生產眼霜是行業黑幕」等結論，嚴重誤導消費者。而且，相當一部分「揭黑者」同時推銷自己的產品，並用「不含矽酸鈉」作為噱頭。可見，這部分「成分黨」的根本目的是用錯誤的結論貶低他人產品、實現自我營銷。 理性看待「成分分析」以上種種顯示，「成分黨」的分析並不完全正確，公眾要擦亮眼睛，避免偏聽偏信。一方面，要認識到產品成分的安全性比較複雜，涉及添加量、使用方式、個體差異等多個因素，不能僅憑單一實驗或碎片化信息就得出結論。另一方面，消費者可以參考權威渠道的信息，判斷產品質量。比如，查看監管部門的抽檢結果、專業機構的科普內容等，而非盲目相信網絡上的「達人測評」「行業揭黑」。其中，要特別警惕那些刻意製造焦慮、誇大風險的言論，學會辨別信息背後的利益動機。對於「成分黨」群體自身而言，也要堅守科學底線。真正的「成分黨」不該是危言聳聽的「批判家」，而是基於專業知識的「科普者」。在提出質疑前，具有相關領域的基礎知識，確保實驗設計科學、結論嚴謹；在分享觀點時，註明信息來源和局限性，避免絕對化的表述。只有以科學態度對待成分研究，才能發揮積極作用。社交平臺對「成分黨」也不能聽之任之，因為部分打著「經驗分享」「行業內幕」旗號的帖子已經被證實是錯誤的信息。有的增加了消費者不必要的焦慮，有的更是別有用心者的故意為之。對於錯誤的信息，平臺應當及時清理下架；更進一步，為「成分測評」「行業揭黑」類帖子的發布立規矩，進行必要的提示。
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