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2025-10-24 20:52 4,831次浏览數月前，李先生(化姓)不慎遭遇左耳外傷，當即出現耳痛、耳鳴症狀，聽力也有所下降，被診斷為「左耳外傷性鼓膜穿孔」。遵醫囑進行保守治療後，穿孔未能自行癒合，左耳聽力持續下降，日常生活只能依賴右耳，交流十分困難。近期，李先生慕名來到東南大學附屬中大醫院，找到耳鼻咽喉頭頸外科主任陸玲教授就診，並在中大醫院接受了左側鼓膜修補術(鼓室成形術I型)，手術順利，術後複查顯示鼓膜癒合良好。左耳聽力顯著改善，他終於擺脫了單耳聽聲的困境，生活質量大幅提升。 其實，外傷性鼓膜穿孔並非小事，當保守治療無效時，及時進行鼓膜修補手術是恢復聽力和保護中耳健康的關鍵。中大醫院耳鼻咽喉頭頸外科陳慧君醫師介紹，我們的鼓膜是一片僅有0.1毫米厚的橢圓形薄膜，它分隔著外耳道和中耳腔，不僅是聲音傳導的重要一環，更是守護中耳免受細菌、異物入侵的「天然屏障」。 那麼，外傷性鼓膜穿孔是如何發生的呢？它分為直接損傷和間接損傷兩種情況。直接損傷包括挖耳不當，比如使用棉籤、發卡、挖耳勺等工具挖耳過深或用力過猛；異物入耳，像尖銳物體如火柴棍、筆尖意外插入；還有掌摑或爆震，比如用力扇耳光、爆炸衝擊波、煙花爆竹近距離爆炸產生的巨大氣壓衝擊。間接損傷則有顱腦外傷，即顳骨骨折可能波及鼓膜；以及氣壓傷，如潛水下潛過快未能及時平衡中耳壓力、飛機急速下降時劇烈耳痛後都可能導致穿孔。 陳慧君醫師表示，當鼓膜穿孔時，身體會發出一些信號。比如突發耳痛，受傷瞬間常有劇烈耳痛，之後可能減輕；耳道會有出血或滲液，穿孔瞬間可能有少量鮮血或血性液體從耳道流出；聽力會下降，感覺患耳聽聲音模糊、發悶，像隔了一層東西，且聽力下降程度與穿孔大小、位置有關；還會出現耳鳴，耳內有嗡嗡聲、嘶嘶聲或其他異常聲響等。 陸玲教授指出，如果發生鼓膜穿孔，要避免用力動作，如打噴嚏、咳嗽時儘量張口，減輕耳內壓力變化。發生鼓膜穿孔，建議立即前往正規醫院耳鼻咽喉頭頸外科就診，醫生會通過耳鏡等檢查明確穿孔情況，判斷有無合併感染、聽骨鏈損傷等，並給出專業處理意見。 通訊員 王倩 程守勤 揚子晚報/紫牛新聞記者 萬惠娟
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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