韓媒：首爾一住宅區起火 已致15人傷亡
2025-11-10 08:43 5,348次浏览進入夏季以來，防曬衣、防曬帽、冰袖、口罩等各類防曬產品在線上線下熱銷。 01 防曬產品選購 謹防宣傳誤導 這些產品防曬性能怎麼樣？與商家宣傳的性能是否一致？近期，上海市場監管部門對一批防曬服飾和配飾進行了檢測。 根據國家的相關規定，所有宣稱具備防曬功能的產品必須通過專業檢測認證。其中關鍵指標包括：UPF也就是紫外線防護係數>40、日光紫外線透射比<5%，兩項核心數據須直接標註於產品顯著位置。 上海市場監管部門本次共對網絡平臺和線下門店100個批次防曬產品進行抽查，初步發現有部分產品標識不合格、纖維含量與標識不符、防紫外線性能未達標等情況。 中聯品檢(上海)技術服務有限公司工程師 張潔：像這件衣服，網頁上宣稱的是UPF40+。但實際上我們可以看，實際檢測的時候，防護係數UPF值是22到23之間，它的透射比是在10%以上。那麼根據我們國家標準GB/T 18830的標準要求，透射比是要小於5%，以及防護係數UPF是要大於40+，才是合格的產品。 檢測機構專家告訴記者，從近年來的抽檢結果來看，防曬產品本身性能或質量不合格的情況呈現下降趨勢，現在更多需關注商家是否存在宣傳誤導的情況。比如產品網頁宣稱的紫外線防護係數與商品使用說明上標註的不一致、使用UPFAV值來代替UPF值進行防曬性能的宣傳等。 中聯品檢(北京)技術集團有限公司總工程師 王玲：你看這件產品的這個網頁上的說明是UPFAV值大於2000，實際上消費者更應該關注的是UPF值。因為UPFAV值是代表這個衣服的紫外線防護係數的一個平均值，但是UPF值是代表這件衣服最低的一個防紫外係數，所以我們純粹地看UPFAV值是看不見這個衣服防紫外線的短板的。 02 UPF值越高越好？ 專家建議不必盲目追高 記者注意到，這批抽檢的防曬產品中，很多防曬衣的UPF值標註了40+到100+、500+乃至1000+不同等級，雖然UPF值越高代表防曬效果越好。但是我們真的需要如此高UPF值的防曬衣？如何選購合適自身的防曬用品呢？聽聽專家的觀點。 專家表示，依照現有標準，防曬衣合規的標註方法其實只有UPF40+和UPF50+兩種。UPF50，可以簡單地理解為有五十分之一的紫外線可以透過織物達到人體皮膚，那也就是有98%的紫外線被阻擋了。 研究顯示，當UPF值超過40時，紫外線對人體造成的傷害已極為有限。隨著UPF值的進一步提升，如UPF500與UPF1000之間的紫外線阻擋率差異僅為0.1%，但其生產成本相應增加，這種成本的上升最終會反映在產品售價上。 中聯品檢(北京)技術集團有限公司總工程師 王玲：嬰幼兒和青少年的皮膚比較敏感，這種情況下，我們可能需要UPF值稍微高一點的防護產品，比如說UPF50。UPF達到40，對於一般的人群來說，這個防護指數已經是足夠的，所以沒有必要盲目地去追求UPF值越高越好。 專家建議，在防曬產品滿足了相關標準規定之後，消費者更應根據自身使用場景，關注其款式設計、透氣性能、涼感特性以及吸溼快乾等舒適性指標。還需注意的是，防曬服裝或配飾隨穿戴時間、環境，其防曬功能性會減弱。 王玲介紹，防曬產品的防紫外線性能是跟它的使用場景還有洗滌的次數是相關的。因為隨著洗滌的過程，它的防紫外線的性能會下降，所以我們一定要關注它的耐久性，儘量去選擇耐多次水洗的產品。
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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