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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