這些「兼職」不要碰，當心成了電詐「工具人」
2026-01-08 00:31 1,963次浏览進入「七下八上」主汛期以來，我國北方尤其是華北及東北地區降水天氣明顯增多。 頻繁降水、空氣潮溼，給各類野生菌提供了生長條件，一些有毒蘑菇便混跡其中，若誤採誤食，極易中毒甚至危及生命。 8月4日，北京市市場監督管理局發文提示野生菌類加工和食用風險。 以下是華北地區部分 常見的毒蘑菇 快收藏「避雷」 ↓↓↓ 蘑菇中毒的危害 毒蘑菇的毒素成分各異，中毒症狀也不盡相同。 常見中毒類型可分為胃腸炎型、急性肝損害型、急性腎衰竭型、神經精神型、溶血型、橫紋肌溶解型、光敏皮炎型7種。 中毒事件中，胃腸炎型和神經精神型最為常見，而急性肝損害型和橫紋肌溶解型是主要致死類型。 前不久，雲南一名男子 吃野生菌後中毒致幻 躺在病床上隔空抓物 稱自己看到了 鳳凰、八爪魚、蜘蛛 …… 一旦中毒，輕者會出現噁心、嘔吐、腹痛、腹瀉等胃腸道症狀及視力模糊、精神亢奮、錯亂、幻覺等精神症狀；嚴重者可出現溶血、肝臟和腎臟損害，甚至死亡。 科學避毒 牢記「三不原則」 在戶外，無毒蘑菇常與毒蘑菇混生，易沾染毒蘑菇的菌絲，所以哪怕食用的野生菌是無毒品種，仍然有中毒危險。所以想要避免野生菌中毒，就要做到「不採、不食、不信」。 不採：遠離公園草坪、山區林地的野生菌。 不食：拒絕食用任何來源不明的野生菌。 不信：不用民間「土方法」鑑別野生菌。 毒蘑菇五大「陷阱」 別中招！ 生蟲的蘑菇無毒？ 昆蟲對毒素耐受性遠高於人類，劇毒的鵝膏菌常被蟲蛀，但人類食用就會致命。 銀器驗毒法可靠？ 毒蘑菇中的毒素多為生物鹼，不能與銀髮生化學反應，所以用銀筷子、銀勺無法檢測毒素。 顏色樸素就安全？ 僅根據顏色與形狀不能判定野生菌是否有毒，比如顏色鮮豔的橙蓋鵝膏是美味的食用菌；而一身雪白、看似安全的致命鵝膏則有劇毒。 煮過的蘑菇沒毒？ 一些毒蘑菇的毒素(如鵝膏毒肽、鹿花菌素)耐高溫，100℃煮沸2小時仍可能殘留。 曬乾或泡酒能解毒？ 許多毒蘑菇的毒素在乾燥、酒精環境中性質穩定。常規的曬乾處理或泡酒無法破壞其毒性，誤食仍存在致命危險。 懷疑自己蘑菇中毒了 怎麼辦？ 儘快就醫 野生菌中毒的潛伏期較短，一旦食用後出現不適，無論症狀輕重，都應儘快就醫。 注意，一起食用過野生菌的人，無論是否出現中毒症狀，都應就醫，避免錯過最佳治療時機。 及時催吐 可立即大量飲用溫開水或稀鹽水並催吐，以減少毒素吸收。若中毒者出現昏迷，不宜進行人為催吐，以免引起窒息。 保留樣本 就醫時，應及時告知醫生野生菌食用史。最好攜帶未食用的野生菌或照片，以便醫生確定種類，判斷預後。 警惕「假愈期」 急性肝損害型蘑菇中毒在臨床上存在「假愈期」，即患者在嘔吐、腹瀉等急性胃腸炎期過後，雖自我感覺已「康復」，但此時體內已出現嚴重肝腎功能異常，若救治不及時可能導致多器官功能衰竭。 因此，對於超過6小時以上潛伏期的中毒患者要及時轉診到有診療能力的綜合醫院進行治療。 高溫潮溼的6-9月是野蘑菌的生長旺季 國家應急廣播提醒 野生菌毒性 難以靠肉眼分辨 不採不食最安全 大家需提高警惕 消除僥倖心理 一旦誤食 應第一時間到醫院就診 對症治療 ▌來源：國家應急廣播綜合北京市市場監督管理局、北京疾控 (國家應急廣播微信公眾號)
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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