江蘇南京清晨彩雲漫天
2025-12-05 13:27 4,463次浏览最近，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。
杭州8月13日電 題：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君 作者 林波 曹丹 孫琳茹 當前，人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地，從實驗室創新到全球治理，AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月，國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作，在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。 如何解讀中外人工智慧科研生態差異？人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？人工智慧的全球對話是競爭還是共生？齊國君近日接受「東西問」獨家專訪，對此作出解讀。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：您為什麼選擇回中國？ 齊國君：主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。 每個人不同的職業生涯周期和階段，對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷，我認為在AI領域，目前還有一些基礎問題需要解決，且隨著AI基礎模型發展迭代，更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。 結合在美國工業界和企業界的工作經歷，從個人發展以及產學結合角度考慮，我認為回中國發展更為合適。 另外，從全球角度看，中美兩國能為AI發展提供良好平臺，中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢，在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。 而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強，馬太效應明顯，新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出，競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日，人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝 記者：如何解讀中外人工智慧科研生態差異？ 齊國君：美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導，尤其在AI領域，大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導，但整體以商業化組織為主。 AI領域經歷多輪周期，從2012年到2022年這一輪，美國商業化組織從資助技術研究開始，逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化，再到商業化與應用研究，美國企業在技術研究上投入較多。 特別是高校科研投入方面，除美國國家科學基金會有投入外，美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助，很多高校經費源於此類政府機構。此外，高校與企業合作，多在人才和技術研究層面。 尤為不同的是，美國風投，特別是矽谷風投，對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態，即便知道投100個項目可能只有幾個成功，投資人也願意投入。 在中國，頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時，國家層面給予諸多支持，包括目標設定、基礎設施建設等，有總體規劃。 中國國內也有風投投入，但受晶片和基礎算力制約，投入成本高，為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資，創新企業多聚焦應用環節。此外，中國在風投退出機制上，如回購等有效方式方面，與美國存在差異，需進一步完善。 2025年7月26日，2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品，規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝 記者：人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？ 齊國君：目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識，這更多是基於科幻的猜測。不過，AI發展確實帶來新挑戰，但新技術發展通常都會面臨類似問題，如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。 在我看來，AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用，在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值，且已出現很多正面案例。 譬如，AI大量應用於客服行業，提高了勞動生產率，雖給就業帶來壓力，但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位；在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域，AI取代了90%以上的重複性勞動，廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日，四川成都，第十一屆中國網絡視聽大會現場，虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝 展望未來，AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用，類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率，未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。 我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業，可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。 記者：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ 齊國君：我認為未來人工智慧的全球對話，既有競爭又有共生，但共生大於競爭。 AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。 速度競爭上，AI行業與網際網路行業有共通之處，技術交流頻繁，難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應，比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快，就能吸引更多用戶，獲得更多數據，使模型迭代得更快更好，形成正面反饋，即飛輪效應。飛輪一旦轉動，規模和影響力會不斷擴大。 如果模型僅在小範圍內使用，無法吸引更多用戶形成商業閉環，數據和用戶就無法增長，也就難以理解更多用戶意圖、使用場景，模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放，吸引更多用戶使用，以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。 但在我看來，成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力，中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中，各方相互促進，形成共生關係。 例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作，且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活，其正面影響會溢出到全球範圍，技術也會共享。 學術交流促進共生。AI行業極為開放，大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流，推動知識傳播，分享新的技術思路。 像今年，DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播，美國企業也借鑑使用。(完) 受訪者簡介： 齊國君。 受訪者供圖 齊國君，2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業；2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位；2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家，並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。
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