進入夏季以來,防曬衣、防曬帽、冰袖、口罩等各類防曬產品在線上線下熱銷。 01 防曬產品選購 謹防宣傳誤導 這些產品防曬性能怎麼樣?與商家宣傳的性能是否一致?近期,上海市場監管部門對一批防曬服飾和配飾進行了檢測。 根據國家的相關規定,所有宣稱具備防曬功能的產品必須通過專業檢測認證。其中關鍵指標包括:UPF也就是紫外線防護係數>40、日光紫外線透射比<5%,兩項核心數據須直接標註於產品顯著位置。 上海市場監管部門本次共對網絡平臺和線下門店100個批次防曬產品進行抽查,初步發現有部分產品標識不合格、纖維含量與標識不符、防紫外線性能未達標等情況。 中聯品檢(上海)技術服務有限公司工程師 張潔:像這件衣服,網頁上宣稱的是UPF40+。但實際上我們可以看,實際檢測的時候,防護係數UPF值是22到23之間,它的透射比是在10%以上。那麼根據我們國家標準GB/T 18830的標準要求,透射比是要小於5%,以及防護係數UPF是要大於40+,才是合格的產品。 檢測機構專家告訴記者,從近年來的抽檢結果來看,防曬產品本身性能或質量不合格的情況呈現下降趨勢,現在更多需關注商家是否存在宣傳誤導的情況。比如產品網頁宣稱的紫外線防護係數與商品使用說明上標註的不一致、使用UPFAV值來代替UPF值進行防曬性能的宣傳等。 中聯品檢(北京)技術集團有限公司總工程師 王玲:你看這件產品的這個網頁上的說明是UPFAV值大於2000,實際上消費者更應該關注的是UPF值。因為UPFAV值是代表這個衣服的紫外線防護係數的一個平均值,但是UPF值是代表這件衣服最低的一個防紫外係數,所以我們純粹地看UPFAV值是看不見這個衣服防紫外線的短板的。 02 UPF值越高越好? 專家建議不必盲目追高 記者注意到,這批抽檢的防曬產品中,很多防曬衣的UPF值標註了40+到100+、500+乃至1000+不同等級,雖然UPF值越高代表防曬效果越好。但是我們真的需要如此高UPF值的防曬衣?如何選購合適自身的防曬用品呢?聽聽專家的觀點。 專家表示,依照現有標準,防曬衣合規的標註方法其實只有UPF40+和UPF50+兩種。UPF50,可以簡單地理解為有五十分之一的紫外線可以透過織物達到人體皮膚,那也就是有98%的紫外線被阻擋了。 研究顯示,當UPF值超過40時,紫外線對人體造成的傷害已極為有限。隨著UPF值的進一步提升,如UPF500與UPF1000之間的紫外線阻擋率差異僅為0.1%,但其生產成本相應增加,這種成本的上升最終會反映在產品售價上。 中聯品檢(北京)技術集團有限公司總工程師 王玲:嬰幼兒和青少年的皮膚比較敏感,這種情況下,我們可能需要UPF值稍微高一點的防護產品,比如說UPF50。UPF達到40,對於一般的人群來說,這個防護指數已經是足夠的,所以沒有必要盲目地去追求UPF值越高越好。 專家建議,在防曬產品滿足了相關標準規定之後,消費者更應根據自身使用場景,關注其款式設計、透氣性能、涼感特性以及吸溼快乾等舒適性指標。還需注意的是,防曬服裝或配飾隨穿戴時間、環境,其防曬功能性會減弱。 王玲介紹,防曬產品的防紫外線性能是跟它的使用場景還有洗滌的次數是相關的。因為隨著洗滌的過程,它的防紫外線的性能會下降,所以我們一定要關注它的耐久性,儘量去選擇耐多次水洗的產品。
北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章,指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景,並提出相應的防範方法。 文章指出,自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力,缺乏自主設定目標的功能,雖能執行單一簡單任務,但若無人為指令,則無法實施具有實際意義的操作。 文章指出,人們已習慣應用程式請求授權:獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可,而是直接行動,使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務,並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。 專家預測,自主人工智慧未來將承擔各類任務,如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等,均需調用用戶敏感數據,包括財務信息、實時定位等核心隱私。 專家舉例指出,現有應用通常僅調用單一數據類型,而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」,包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣,乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。 另據國際機構高德納預測,未來企業數據洩露事件中,將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。 文章稱,對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私,網絡安全專家建議,採用多層次防護方法,從基本的安全習慣做起。例如,為所有帳戶啟用多因素認證,將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍,為不同用途創建單獨的帳戶,以分隔數字暴露面。 專家指出,由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源,因此,分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限,而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具,比如一個用於財務任務,另一個用於健康管理,以此類推。 專家還建議,將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為,在分享敏感信息前做好相應預案。(完)
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