守護自然家園 雲南野生亞洲象種群數量已增長到300多頭
2025-10-22 19:16 4,385次浏览舀粉、兌水、搖一搖……操作很簡單，「口感不太美妙」 「人飼料」真的可以替代三餐嗎？ 記者注意到，近期網絡上「人飼料」火了。所謂「人飼料」或「人糧」，其實代指那些方便快捷，又貌似營養的代餐。比如黑芝麻核桃粉，猴頭菇山藥粉，舀幾勺、兌上水，用力搖一搖，很快就可以得到一杯黏糊糊的流質食物。 誰在購買「人飼料」？「人飼料」好吃嗎？如此的「飼料」真能保證人每天所需能量攝入甚至替代三餐嗎？帶著這些問題，記者進行了採訪。 網友試吃 「口感不太美妙」，沒幾個小時就餓了 在網購平臺搜索「人飼料」，不難發現大都為粉末形態的產品，需衝調後食用。類似商品月銷售從數千到數萬件不等，某款「人糧」上線3天銷量即突破2.4萬份。有關「人類飼料」話題的短視頻播放量也達數千萬。 什麼是「人飼料」「人糧」？記者查詢發現，早在2012年，食品初創公司Soylent的聯合創始人羅布·萊恩哈特在創業時期為更有效地獲取營養，曾將人體所需的粉末狀營養物質混合，調配出一杯米黃色液體。其後，多個品牌推出噱頭為「人飼料」的代餐或固體飲料。國內某人飼料品牌創始人曾公開表示，其開發動機就源於作為程式設計師工作繁忙無暇用餐的經歷，試圖通過標準化營養配方解決飲食效率問題。 「加班救命糧」「懶人免煮餐」……究竟是誰在購買「人飼料」？據記者觀察電商數據及社交平臺，其核心用戶高度契合產品定位，諸如疲於加班的職場人、抗拒做飯也不想點外賣的白領、分秒必爭的備考族，以及追求輕斷食的體重管理者都願意「嘗鮮」。 不過，糊狀「人飼料」的口感似乎不太「美妙」。一網友描述，自己是在網上被「種草」，因好奇心重便買了一袋嘗試，花了69元，然而，「打開一衝，又鹹又甜的石灰糊糊，客服還說開封了不給退，直接扔進了垃圾桶……」記者注意到，也有部分嘗試過的消費者表示吃完沒幾個小時就會感到飢餓。 專家解讀 長期吃「飼料」會導致營養不良等一系列問題 如果說「人飼料」實為營銷噱頭，本質是代餐產品，那麼它們究竟能不能滿足人體所需能量和營養攝入？南京市第二醫院營養科主管醫師王霞介紹，臨床上基本治療膳食包括流質、半流質、軟食和普食。所謂「人飼料」衝得稀一些就成了流質，而衝得稠厚便成了半流質。「這類食物在臨床上一般作為過渡階段的飲食，適合消化功能比較弱的患者比如腫瘤患者，或者是術後的病人。」王霞說。 值得一提的是，代餐並非醫學上標準的名詞。按照質量控制排序，醫學中飲食監管和生產流程從「嚴」到「寬」又分營養藥品、特醫食品、特殊膳食、固體飲料。顯然「人飼料」因不需要很高的門檻，質量也可能存在參差不齊。 從營養學的角度，王霞直言，「人飼料」根本不適合普通人長期吃。經過磨粉、高溫處理、長期儲存的代餐在每個環節都可能有營養成分的流失。「雖然號稱每一袋有四五百千卡，但實際上很有可能是達不到的。」專家指出，長期吃會導致人處於低熱量狀態下，造成基礎代謝率的下降。「總熱量攝入不足會導致營養不良，造成機體免疫力下降。在醫院裡也屬於治療膳食，只針對部分患者。」 舀幾勺粉、兌上適量水，再用力搖一搖就可直接喝下，看似方便省時，但王霞指出，如果長期吃流質或半流質，也可能導致咀嚼功能退化。當然，對消化道的傷害也不言而喻，有消化道「廢用性萎縮」的風險。「我們的身體是有保護作用的。正常吃東西需要嘴巴咀嚼，到胃部蠕動，形成食糜再到小腸吸收。」而直接喝下去的「人飼料」則會導致胃功能的衰減退化，長此以往，即使恢復正常的普通飲食也可能出現消化不良等一系列不良反應。 那麼是不是「人飼料」就一無是處？王霞認為，也需理性看待。「比如說有些人工作忙吃得比較少，營養不夠、不均衡等，那它可以作為臨時的代餐。」另外，對於一些特殊群體比如減重手術後，或是有短期減重需求的人如多囊卵巢的婦女在短期內備孕，這些需要在短時間內控制熱量攝入的人群可以通過代餐助力。「一個月之內，每天替代一兩餐，這個是可以的，但不能長此以往餐餐都去替代正常的飲食。」 專家強調，普通人群日常飲食應以新鮮食材為基礎，注重種類均衡多樣，建議每日攝入12種以上食物，以滿足基礎營養需求，避免過度依賴代餐產品。 揚子晚報/紫牛新聞記者 呂彥霖
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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