寧夏銀川：釀酒白葡萄迎來採摘季
2026-01-31 10:17 3,725次浏览本報記者 李晨琰 一杯牛奶堪比安眠藥？近期，一些宣稱含有「10倍+原生褪黑素」、γ-氨基丁酸(GABA)等助眠成分的牛奶正攪動著市場。不少消費者嘗試後，呈現出兩極化反饋。有人盛讚其「立竿見影」，20分鐘酣然入夢；有人直斥其為「智商稅」，若想靠牛奶中微乎其微的褪黑素助眠，需豪飲近萬瓶。 在「劑量謊言」的爭議聲浪下，不可忽視的恰是近半數成年人及蔓延至兒童、青少年的普遍睡眠困境，以及正不斷崛起的睡眠經濟。很多特「困」生，正在為希望自己能睡個好覺「埋單」。 牛奶真能讓人道「晚安」？ 某品牌推出的「晚安牛奶」，核心賣點是「10倍+原生褪黑素」，而提升褪黑素含量的方法，源自其代工廠的專利技術，即通過調整奶牛光照周期和飼料配比來增加牛奶中褪黑素的含量。 據品牌方宣傳，一瓶250毫升的「晚安牛奶」中褪黑素含量可達12500皮克(即0.0000125毫克)，約為同等規格普通牛奶的10倍以上，並號稱這款牛奶適合生活壓力大、睡眠質量差、入睡困難的人飲用。 相關話題衝上熱搜後，有醫生毫不留情地撕下了「晚安牛奶」的面具——褪黑素常用劑量為每日0.1到0.3毫克，如此計算要喝8000至24000瓶晚安牛奶方可起「晚安」之效果。 「正如拋開劑量不能談毒性，拋開劑量也不能談療效。」在上海市第一人民醫院神經內科副主任醫師朱瀟穎看來，「晚安牛奶」所含的那點褪黑素根本達不到治療閾值，部分消費者感覺喝「晚安牛奶」後睡眠改善，更多是心理暗示的結果。 「就好像很多人喜歡睡前喝一杯熱牛奶，認為牛奶中的色氨酸可以合成有助眠作用的血清素和褪黑素。」朱瀟穎說，實際上，真正起效的未必是特定成分，而是心理作用。 「睡前固定時間喝牛奶這一行為本身就在暗示大腦啟動睡眠程序，其作用更多是輔助性的。」她同時提到，褪黑素主要適用於調節時差或內源性褪黑素分泌不足的人群，對壓力等因素導致的失眠作用有限。 功效存疑卻擊中消費痛點？ 對於「晚安牛奶」的爆火，也有網友直言不諱：「品牌方沒有自己的牧場和奶源，僅靠貼牌就能把牛奶賣爆，足見其營銷套路之深。」 記者查閱發現，不少奶企均推出過類似助眠產品，如舒睡奶、「每日美夢」益生菌飲品、「晚上好」牛奶等。廠家普遍的做法是，以牛奶為基底，添加γ-氨基丁酸(GABA)、酪蛋白酶解物、α-乳白蛋白、茶葉茶氨酸等外源性助眠物質。 那麼，為何這些功效存疑的牛奶能精準擊中消費者痛點？有業內人士指出，掩蓋在「智商稅」「營銷騙局」等質疑聲下的，恰是當下全人群的睡眠困境。 中國睡眠研究會發布的《2025年中國睡眠健康調查報告》提到，我國18歲及以上人群睡眠困擾率為48.5%，睡眠困擾包括入睡困難、夜間如廁、夜間易醒、早醒等。 「睡眠質量的好壞直接影響著身體健康。」在朱瀟穎的專家門診中，近25%患者存在睡眠問題。經過生理習慣與心理狀態調研後，醫生發現，大部分患者的睡眠問題其實來源於壓力。 更令人擔憂的是，這一現象已蔓延至兒童、青少年。「這幾年，從門診情況來看，有睡眠困擾的孩子正在增加。」復旦大學附屬兒科醫院神經內科醫生邱甜告訴記者，2019年醫院開設兒童睡眠障礙門診後，每周三下午的15個號源基本全都掛滿，「到這裡就診的孩子主要集中在兩個年齡段：3歲以前和小學三年級後。」結合一些手邊的案例，邱甜解釋說，小學三年級是個分水嶺，作業量陡增、學業壓力加大，許多孩子難以適應，情緒問題進而引發失眠問題。 「壓力會讓人的神經系統過度興奮，如果不直面問題，外用藥物也不過是治標不治本。」朱瀟穎說。 養成良好睡眠習慣更關鍵 當睡眠困擾已演變為一種覆蓋全人群的「慢性健康挑戰」，睡眠經濟也隨之興起。據專業機構統計，我國睡眠經濟的市場規模在過去幾年間實現了顯著增長，到2030年有望突破萬億元。 從「晚安牛奶」，到香薰機、頌缽音療、褪黑素軟糖……這些琳琅滿目的產品真能換來優質睡眠嗎？多位受訪醫學專家對此持保留態度。 在海軍軍醫大學第二附屬醫院(上海長徵醫院)醫學心理科主任醫師柏湧海直言，目前市場上許多標榜助眠功效的產品，其實際效果尚存爭議，營銷概念往往大於實質療效。就個體來說，養成良好的睡眠習慣更為關鍵。他建議注重睡眠環境、避免睡前飲食和劇烈運動、學會睡前放鬆，這些才是真正有助於睡眠的做法。
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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