「聚焦中國」五度綻放愛丁堡，9部中國作品閃耀世界舞臺，靳東等參加推介會
2025-12-22 06:18 1,823次浏览武漢晚報訊(記者王春嵐 通訊員官笑涵)連日高溫，帶寶寶到戶外活動時難免一身大汗，6個月以內的母乳寶寶，需要額外補充水分嗎？武漢市婦幼保健院國際泌乳顧問邱嶸解答：不必。 8月1日至7日是「世界母乳餵養周」。近日，武漢市婦幼保健院孕產保健科舉行「支持母乳餵養 呵護健康未來」活動，開展科普講座、解答母乳餵養困惑。「都說6個月以內純母乳餵養的寶寶，不用額外補充水分，但最近天氣這麼炎熱，需要給寶寶喝點涼白開嗎？」對於新手父母關心的話題，該科國際泌乳顧問邱嶸解答：正常情況下，不用額外補水。 邱嶸分析，母乳中約87%的成分是水，足夠滿足6個月以內寶寶的新陳代謝需求，即使天氣熱、出汗，只要母乳攝入充足，寶寶的尿量、尿液顏色等維持在正常範圍，就不會出現脫水等因缺水導致的問題。相反，給寶寶餵水會減少寶寶對母乳的攝入量，影響營養獲取，不利於生長發育；同時，嬰兒的腎臟功能尚未發育完全，額外攝入過多水分，還可能加重腎臟負擔。 不過她也提醒，對於患有先天性心臟病、腎臟疾病，以及處於發熱、腹瀉狀態下的寶寶，是否餵水、餵多少水，需要接受醫生指導。 寶寶總是吃不夠，不是媽媽母乳不足，而是銜乳姿勢不正確，影響寶寶「進餐」；猛喝湯、吃豬蹄來催乳，要當心飲食油膩引發乳腺堵塞；母乳顏色與營養含量無關……當天，不少準爸爸準媽媽和新手父母參加活動，該科醫護人員為大家一一解答母乳餵養相關困惑。 「母乳餵養不僅是媽媽一個人的事情，還需要得到全家人的理解、陪伴和幫助。令人欣喜的是，這次來參加活動的準爸爸和新手爸爸明顯變多了。」該院孕產保健科護士長李娜說，母乳是嬰兒最理想的天然「口糧」，母乳餵養令母嬰雙雙受益，準媽媽可以從孕期開始學習正確哺乳知識，為產後實現母乳餵養做好準備。此外，該科還推出了母乳餵養門診，也可為新手父母提供指導。
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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