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“现在社交媒体总是推送如何变美的内容，也有不少素人博主分享颜值提升的‘妙招’和‘好处’，无形中制造了一种容貌压力。”北京的周星冉今年34岁，她感慨，面对社交平台上“满屏的帅哥美女”，很容易产生自我否定的情绪，“我常感慨，怎么长得好看的人这么多，就漏了我一个。”另外，她感到现在流行的审美标准太固定了，大眼睛、高鼻梁……网上到处都是“如何变成这样”的帖子。
对于一些年轻人存在容貌焦虑的原因，48.2%的受访青年认为是不断与他人作比较；47.9%的受访青年感慨社交媒体迅速发展，高颜值随处可见；47.5%的受访青年直指单一审美标准的流行；46.9%的受访青年指出是因为夸大了颜值重要性，认为“颜值即正义”；38.7%的受访青年认为是不自信；34.8%的受访青年觉得是过度关注他人评价。
年轻人应如何看待外貌问题？调查中，超六成的受访青年认为要接纳自己的不完美，珍视独一无二的自己；62.5%的受访青年指出要增强自身认知，不被外界声音影响；55.4%的受访青年认为要减少与他人在容貌上的比较；49.2%的受访青年强调要理性客观看待容貌标签；40.7%的受访青年建议充实自己的内心，丰富内涵。
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所谓“AI投毒”，是向人工智能大模型的训练数据中，掺入伪装成正常样本的恶意数据或虚假信息，进而影响模型判断、操纵输出结果。“投毒者”可以批量制造虚假网页、新闻，让AI在抓取数据时一并“吞下”，在不知不觉中“学歪”，最终固化为针对特定问题的“标准答案”；也可以在模型中植入隐蔽的后门指令，一旦触发特定关键词就输出预设信息。
首先，数据本身越来越复杂，大模型依赖对海量数据的学习训练，各种数据混杂在一起，很难做到完全可控可信，一旦缺乏严格的核查机制，就会给“投毒”留下空间；其次，“AI投毒”门槛较低，不法分子借助GEO(生成式引擎优化)工具，短时间内便能批量生成高权重虚假内容，成本极低、隐蔽性强；第三，数据作为一种新型生产要素，相应的标准体系、责任机制、监管手段等还在逐步完善，客观上增加了治理难度。
面对“AI投毒”，治理还要往深处走。AI运营者要建立更加严格的数据筛选、标注与审查机制，提升数据的可追溯性和可验证性；通过异常检测、对抗训练等手段欧宝江南平台，提高模型对异常数据的识别能力，让“掺杂”的数据更难混入。主管部门应加快规则体系建设，在制度层面上进行约束。比如，明确数据使用责任、建立违法行为惩戒机制、推动行业标准制定等。公众同样不是旁观者，面对AI的回答，多一分质疑、多一次核实，不主动传播未经查证的诱导性内容，发现异常及时反馈，主动呵护良好的人工智能生态。
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