畜牧業提質增效步伐加快
2025-11-18 00:23 3,751次浏览「吃了幾顆蠶蛹過敏了，眼睛腫得像『奧特曼』。」近日，一位浙江博主發視頻記錄下自己食物過敏的一幕，引起不少網友關注。其雙眼腫脹成一條縫的樣子，讓大家覺得「既心疼又好笑」，還有不少人發問：「為什麼吃蠶蛹會過敏？」 吃蠶蛹過敏眼如「奧特曼」 檢查屬異性蛋白過敏 8月12日，記者聯繫到博主張先生。他8月9日吃了兩小包香酥蠶蛹後，過了10分鐘身體開始有了過敏反應，眼睛變得異常腫脹。「我吃海鮮、雞蛋、牛奶都不過敏，沒想到這一次吃蠶蛹過敏了，所幸不嚴重，自己趕緊買了抗過敏藥物，吃了就好了。」張先生告訴記者，吃蠶蛹意外過敏後，他去醫院檢查過敏原，發現他屬於對異性蛋白過敏人群。 蠶蛹、蚱蜢、知了猴等昆蟲，對有些人來說是「黑暗料理」，對有些人來說則是美味佳餚。張先生視頻的評論區，有不少網友分享類似的過敏經歷。如有四川網友稱吃了知了猴後，也發生了過敏反應，「就咬了一小口，吃的時候就感覺嗓子眼癢，緊跟著上吐下瀉、呼吸困難、皮膚出現了大片的皮疹。」 異性蛋白易引起超敏反應 蝦、蟹等也屬同源 不少網友對此表示疑惑，「吃海鮮、蛋、奶都沒事，為什麼吃蠶蛹、知了猴會過敏？」對此，記者採訪了成都市第五人民醫院皮膚科主治醫師曾芸。 曾芸介紹，蠶蛹、知了猴等昆蟲屬於異性蛋白，異性蛋白是人體以外的蛋白質成分，易引起超敏反應，從而產生過敏。「飲食中常見的一些蛋白質，比如說蛋、奶，因為接觸頻率高，身體建立耐受後，免疫系統認定它是『好朋友』，所以就不容易過敏。此外，蛋、奶的蛋白分子較小，容易被消化系統吸收，而昆蟲的蛋白分子量較大，結構比較複雜，消化系統難以完全分解，因此部分人群會產生過敏反應。」 曾芸介紹，過敏反應分輕症和重症。輕度的表現為皮膚瘙癢、起皮疹、紅斑，嘴唇、眼睛等部位腫脹。中重度症狀還會伴隨噁心、嘔吐、腹痛、腹瀉，更有甚者發生過敏性休克、呼吸困難、喉嚨水腫，危及生命。 發生過敏反應後，若屬輕度，可以口服抗組胺藥，如氯雷他定、西替利嗪緩解症狀；若是重度過敏，須立即停止食用誘發過敏的食品，第一時間撥打120，送醫救治。 那麼，異性蛋白過敏人群，生活中需謹慎食用哪些食物呢？曾芸提到，除了蠶蛹、螞蚱、知了猴、蠍子等昆蟲，蝦、蟹等節肢動物類也屬同源，應儘量避免食用。「此外，還有些人對塵蟎過敏，塵蟎和昆蟲有一些共同的過敏源，也應該儘量避免這些東西。」 曾芸提醒，如果吃異性蛋白類食物發生一次過敏的話，不可再嘗試第二次，「吃了一次過敏的話，就一定不要再吃了。而且第一次過敏反應很重的話，下次可能更重」。 華西都市報-封面新聞記者 葉海燕 周卓玥
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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