北京擬豐富數據應用場景 加快數據資源開發利用
2025-10-30 11:36 5,935次浏览吸管，是很多人的「喝水搭子」，他們認為用吸管能喝更多的水。但從健康角度來說，並不建議大家長期使用吸管。 吸管真的能讓人 「多喝水」嗎？ 相較於使用水杯，使用吸管能讓「喝水」這個動作時更具有連續性，讓人在不知不覺中喝完一大杯水，因而產生用吸管能夠喝更多水的錯覺。 對於時常感覺口渴的人而言，相較於敞開式的大口喝水，使用吸管進行小口吞咽，確實能夠在一定程度上改善口乾。這是因為口乾是來自於味覺末端神經的感覺，人們小口慢慢喝水時，會讓口腔感覺更加滋潤，故而能起到解渴的作用。劇烈運動後小口喝水比大口灌水更加解渴，也是同樣的道理。不過，這主要與我們喝水的快慢節奏有關，與吸管沒有直接關聯。 長期用吸管喝水 可能會對健康造成哪些影響 滋生大量細菌 由於吸管的內部難以清洗，多次使用極易導致吸管內壁滋生大量細菌。部分價格低廉的吸管杯，材料劣質，長期使用極易對人體產生危害。 易引發脹氣 用吸管喝水，容易將空氣吸入消化道，繼而引發脹氣等消化不良症狀。 吸收過量的糖分 如果喝的是帶糖飲料，吸管喝水的連續性容易使人喝下更多飲料，一定程度上會喝下過多的糖分。 加深唇紋 吸管喝水往往會牽動更多的面部肌肉和唇部肌肉，容易加深唇邊和面部紋路。 除了對個人健康的影響，由於大多數吸管都是由塑料製成的，而塑料是一種難以降解的材料，大量廢棄的塑料吸管會對環境造成嚴重影響。特別是在海洋中，會對海洋生態系統產生破壞性影響。 建議這幾類人避免用吸管喝水 65歲以上的老年人、慢阻肺病患者 用吸管喝水對於正常人而言沒有問題，但對於有吞咽困難的人來說，極易引發咳嗆。一般來說，65歲以上的老年人易發生吞咽困難。由於老年人的神經反射活動下降，導致吞咽肌群不協調，在進食水時，極易嗆入呼吸道。如果使用吸管喝水，常常會因進水速度難以控制，致使咳嗆。尤其對於慢阻肺病患者而言，肺功能的下降會導致其肌肉力量變差，影響吞咽肌肉的收縮力量和肌肉的協調能力，使得食物不能通過食道進入胃裡，而是跑到了氣管裡，出現吞咽障礙的機率較大。 正處於換牙年齡的兒童 長期使用吸管喝水，有可能導致嘴凸。這是因為在使用吸管喝水時，會改變口腔和面部肌肉的運動模式，讓牙齒產生向外的力，容易造成牙齒前移。對於6～14歲正處於換牙年齡的兒童來說，長期使用吸管喝水，可能會影響口腔和面部肌肉的正常發育。 還需注意的是，不要用吸管喝熱水。當我們用杯子直接喝熱水的時候，如果水溫過高，可能會在喝下少量水後本能地吸氣，這樣做可以迅速降低水的溫度。然而，使用吸管喝熱水，不僅難以控制水流，而且會將熱水集中在一個較小的區域，導致感覺更加燙，稍不注意，還有可能燙傷喉嚨。 (「健康北京」微信公眾號)
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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