#尋味處暑節氣美食#
2025-12-10 07:24 4,496次浏览杭州8月9日電(張煜歡)近日，一知名演員在直播中向觀眾分享了飲用葛根茶後的感受，隨後多家網購平臺的葛根茶銷量激增，不少商戶的相關茶飲也隨即售罄。葛根茶的「出圈」似乎再次印證——在快節奏的生活中，主打養生的中醫藥正離當代年輕人越來越近。 近年來，中藥代茶飲將古老的中醫藥智慧與現代生活方式相結合，既保留了藥材的天然特性，又便於日常飲用，逐漸成為養生潮流中的新寵。與此同時，社交媒體的推動也加速了中藥代茶飲的普及。 從明星推薦到博主測評，再到朋友圈的分享，不少中藥代茶飲迅速在年輕群體中形成話題。這種傳播方式不僅拉近了年輕人與中醫藥的距離，也讓傳統養生文化煥發出新的活力。 中醫藥市集人氣旺。浙江省中醫院供圖 如去年，浙江省中醫院「烏梅湯2.0」在網際網路醫院上線後迅速走紅，其憑藉健康養生、物美價廉、口感清爽的優勢，創下單日最高下單量1000萬帖的紀錄。訂單用戶畫像顯示，20歲至35歲的年輕人佔比超過八成，浙江省外用戶同樣超過八成。 「百姓的熱情讓我們找到了中醫藥助力健康美好生活的現實路徑。深入挖掘中醫藥寶庫的精華，對治療疾病的中藥處方進行合理化的研究和轉化，使其成為代茶飲，也是當下中醫人可以探索的『新通路』。」浙江省中醫院網際網路診療中心主任葉文怡說。 葉文怡介紹，例如葛根荷葉山楂飲也十分受到民眾喜愛，尤其是因長期辛辣肥甘飲食導致頭面油膩、形體肥胖、胃脘脹滿、大便黏滯不爽的亞健康人群。 圖為一中藥代茶飲配方。浙江省中醫院供圖 「中藥代茶飲受歡迎是一個好現象，但其需要辯證選擇、適量服用。」葉文怡提醒，中藥代茶飲雖然適用人群較為廣泛，但也有一定禁忌，不能盲目跟風。 她指出，在選擇網際網路醫院上相關茶飲時，有個關鍵步驟就是填寫「問診問卷」。「大家務必要如實填寫自己的情況，以供網際網路醫院的醫生準確診斷。只有判斷後適合的人群才能夠配出茶飲，不適合的我們建議線下就診，或移步醫療諮詢端接受進一步的健康服務。」 其實無論是夏季火爆的烏梅湯，還是助眠安神的舒足安枕方，冬病夏治的三伏貼……正有越來越多中藥茶飲與院內製劑在走進大眾視野。也有更多醫療機構在積極探索符合現代人口味和需求的產品形式，讓古老的中醫藥煥發新生，為健康產業注入更多的文化內涵和發展動力。 浙江省中醫院黨委書記何強認為，中醫藥在「治未病」領域具有獨特優勢。在活態傳承傳統中醫藥文化精華的同時，醫院要不斷結合不同人群的健康需求，積極推進中醫藥成果轉化，使其成為融入生活、助力健康的優質大健康產品，讓中醫藥更好融入現代生活，惠及千家萬戶。(完)
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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