以案示警 18起「守護品牌」商標行政執法典型案例公布
2025-11-02 02:48 1,265次浏览2歲男孩被灼傷 雙手差點不保 小心家中角落裡的這種危險品 2歲男孩被灼傷，雙手差點不保 據央視新聞客戶端消息 日前，浙江大學醫學院附屬兒童醫院 燒傷整形科醫生接診了一個特殊的病例 小孩2歲多 整個人痛得哇哇叫 受傷部位是雙手 皮膚已經發黑 一看就像是被什麼化學物品灼傷了 究竟是什麼原因 導致孩子灼傷這麼嚴重？ 禍首是放在家中角落的疏通劑 孩子以為是「泡泡水」意外受傷 據孩子奶奶回憶 生性活潑好動的孫子 把家裡放在角落的管道疏通劑 當成了「新玩具」 管道疏通劑冒起的泡沫 讓孩子以為是自己平時玩水的泡泡 結果雙手伸進去後 就感到了一陣火辣辣的疼痛 趕緊哭著喊奶奶 奶奶先趕緊用自來水 將孩子手上的化學泡沫衝洗乾淨 隨後立馬抱著孩子到了醫院 幸好應急到位+治療及時 孩子雙手保住了 不幸中的萬幸 奶奶的應急處理比較到位 及時送孩子來到了醫院 特別是在發現孩子被灼傷後 第一時間用大量流動的清水持續衝洗傷口 孩子手上的大部分化學殘留物 得到了稀釋並清除 避免了進一步的傷害 經過2周的治療 孩子手上的創傷基本癒合 除了有些地方還有點顏色差異 活動能力及日常生活沒有問題 近年來 因管道疏通劑使用不當或保存不當 已多次發生傷人事件 當下正值暑假 孩子在家中時間多 家長們要特別警惕 角落裡這些危險物品 ↓↓↓ 一歲半女童誤食管道疏通劑，送入ICU 2025年7月25日，湖南一名一歲半的女童因誤服彩色顆粒狀的管道疏通劑，導致口腔及食管嚴重灼傷，被緊急送入ICU進行治療。 患兒誤服的管道疏通劑。 長沙晚報通訊員陳禮娥 李沙麗供圖 女童誤食下水道疏通劑，嘴巴灼傷粘連 2024年10月24日，#幼童誤食疏通劑致嘴巴粘連僅手指大#的話題登上社交媒體熱搜。上海一名2歲女童不慎誤食下水道疏通劑，導致嘴巴被強鹼燒傷。送醫時，女童的嘴唇和牙齦已完全粘連，只能伸進一根手指。 日常生活中 應如何正確使用管道疏通劑？ 如果不慎被灼傷或誤服怎麼辦？ ↓↓↓ 使用管道疏通劑安全提示 1. 購買正品。優先挑選成分明確、含量清楚、生產日期和保質期標識完整、注意事項和安全警示醒目、使用說明書齊全的管道疏通劑。 2. 仔細閱讀說明書，嚴格按照說明書推薦的劑量及步驟操作。緩慢倒入，少量多次，勿貪多貪快。疏通劑往往反應劇烈，不建議使用熱水。 3. 做好個人防護。佩戴護目鏡、手套、口罩面罩、防護服，儘可能避免皮膚和黏膜暴露，且使用疏通劑時勿湊近觀察。 4. 管道疏通劑成分不一，不可混合使用。 不慎被灼燒或誤食怎麼辦？ 若被灼傷 1. 立即用大量清水衝洗(如有生石灰、鈉、鉀等固體入眼，先用幹棉籤清除，再行清洗)。 2. 建議衝洗時間大於30分鐘。過短的衝洗時間不足以使強鹼、強酸環境恢復為中性，會延誤病情。 3. 有條件的情況下，強鹼燒傷可用低濃度醋酸衝洗創面，然後立即到醫院處理。 若誤服 誤服強酸或強鹼溶液不可用清水及催吐的方式處理，因為強酸、強鹼遇到水後會釋放大量的熱量，加大灼傷程度，造成二次傷害。 正確處理方法是首先清理口腔內殘餘物質，服用牛奶或蛋清，對黏膜起到保護作用，並緊急送醫。 再次提醒 兒童安全意識薄弱、好奇心重 家長千萬注意 切勿將管道疏通劑 放置在兒童可觸及範圍內 以防發生意外 暑假還有哪些安全隱患要警惕？ 安全提示請收好！ 來源：中國應急管理報融媒體工作部製作
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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