蔬菜生吃还是熟吃？你是哪一派？******

　　2022版《中国居民膳食指南》推荐成年人每日摄入300-500克的蔬菜，包括嫩茎、叶、花菜类，根菜类，鲜豆类，茄果瓜菜类，葱蒜类，菌藻类及水生蔬菜类等，其中深色蔬菜(深绿色、深黄色、紫色、红色等有颜色的蔬菜)要占一半以上。最近出现了两大门派：生吃派和熟吃派，两种吃法各有千秋，今天咱们就给二者来一个“功力”大比拼。

　　营养价值

　　生吃派

　　生吃可以最大程度地保护蔬菜中的营养素不被破坏，身体可以相对全面地获取其中的营养成分。比如维生素C就是典型的不耐热营养素，加热会使大部分被破坏；另外，洋葱等葱蒜蔬菜中含有大蒜素等活性成分，具有杀菌抑菌、刺激食欲、帮助消化等作用，但炒熟后的这一成分会失活。

　　熟吃派

　　加热可以提高蔬菜中的生物活性物质含量，比如番茄在88℃的温度下烹饪30分钟后，可以使番茄红素的含量上升35%，因为高温破坏了植物厚厚的细胞壁，促进番茄红素的溶出；同样胡萝卜在煮熟后也可以使β-胡萝卜素的含量增加20%，与油脂类一起烹饪还能进一步促进β-胡萝卜素的吸收。

　　安全性

　　生吃派

　　生菜、白菜、黄瓜、西红柿、紫甘蓝、洋葱是非常适合生吃的蔬菜，可以加入沙拉酱、红油以及少许调料来调味，相对于熟制蔬菜，做到了少油少盐，有助于预防多种慢性疾病的发生。

　　熟吃派

　　有些蔬菜不能生吃，容易引起中毒：比如豆角、蚕豆、毛豆等蔬菜含有蛋白酶抑制剂、红细胞凝集素、皂甙等成分，必须经过高温烹饪破坏这些物质才能食用，稍不注意就可能导致中毒；还有富含草酸的蔬菜(菠菜、苋菜、欧芹等)，须经过高温水煮去掉草酸，否则大量草酸会在机体内和钙结合成草酸钙，影响钙的吸收。

　　“生吃派”和“熟吃派”可谓不分伯仲，不同的蔬菜适合的吃法是不一样的。但不管是生吃还是熟吃，都有需要注意的安全食用注意事项，下面列出来供大家参考。

　　不管生吃熟吃

　　这些安全隐患要注意

　　1.吃前一定要进行彻底的清洗和必要的杀菌处理，避免蔬菜表面附着的一些寄生虫、致病菌和农药残留导致人体出现中毒或者是腹泻。

　　2.避免加工过程中营养素的流失，建议先洗后切，清洗时避免长时间浸泡在水里；急火快炒，烹调时可加少量淀粉，有效保护维生素C。

　　文/王欢(注册营养师中国好营养科普达人）

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。