亞冠精英聯賽附加賽：成都蓉城隊3比0勝泰國曼谷聯隊
2026-01-16 16:50 1,964次浏览關於「無菌蛋」的科學解讀 近期，市面上出現聲稱「安全無菌、食用更放心」的「無菌蛋」，吸引眾多消費者的目光，但也有人對「無菌」的聲稱提出質疑。為幫助消費者科學認知「無菌蛋」，特作如下科學解讀。 「無菌蛋」這一聲稱並不嚴謹 「無菌蛋」聲稱的「無菌」，按照字面意義的理解，應該是雞蛋殼內外都沒有細菌。通常情況下，商家聲稱的「無菌蛋」需要經過特殊殺菌處理(如巴氏殺菌)，重點是通過技術手段消除蛋內可能存在的致病菌(主要是沙門氏菌)。但雞蛋作為一種食用農產品，要經過貯運、銷售等環節，從科學客觀的角度來講，很難達到絕對「無菌」狀態。因此，「無菌蛋」這一聲稱並不嚴謹，現行相關標準也沒有「無菌蛋」這一概念。 「無菌蛋」不同於「可生食雞蛋」 相比「無菌蛋」，「可生食雞蛋」是更為綜合的概念，需要嚴格落實養殖、生產、儲運等各個環節的安全控制措施，確保無沙門氏菌等致病菌，同時滿足生食場景下更高的質量要求，如無腥味、蛋黃流動性好等。目前我國尚未制定可生食雞蛋的國家標準。從T/CAI 008—2021《可生食雞蛋》團體標準的規定看，「可生食雞蛋」對養殖環節、初加工環節以及產品的理化指標、微生物限量、致病菌限量以及農獸藥殘留等各個方面都有嚴格的要求，同時要求可生食期在距生產日期15天之內，超出15天後應熟制後食用。 建議特殊人群避免生食雞蛋 消費者食用雞蛋有不同的喜好，有的喜歡全熟雞蛋，有的喜歡溏心蛋，一些消費者享受生食雞蛋的獨特風味和感官體驗，國際上一些國家或地區的消費者也有生食雞蛋的習慣。從食品安全風險防控的角度來看，生雞蛋可能降低消化吸收利用效率或引起過敏，甚至帶來安全風險，熟制雞蛋(如炒蛋、煎蛋、煮蛋等)更符合我國消費者食用雞蛋習慣，更有利於防控微生物汙染的風險。因此，不建議嬰幼兒、老年人、孕婦等免疫力或消化能力低下人群生食雞蛋。 雞蛋經營者要切實履行食品安全第一責任人的職責，嚴格控制養殖、初加工、銷售等過程，確保產品質量安全，特別是不要作「無菌蛋」這種不嚴謹的聲稱。 來源：「市說新語」微信公眾號
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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