最新研究！不是谁都需要每天八杯水******

　　从小到大

　　总是听人说

　　每人每天要喝够8杯水（约2升）

　　最近，一项新的研究结果驳斥了这个说法

　　其实人类饮水需求千差万别

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　　科学家们是怎么测量人一天需要多少水的?

　　11月24日发表于《科学》期刊的这项研究，测量了26个国家5600多人的饮水量，参与者年龄从8天到96岁不等，他们饮用了一定量含有可追踪氢和氧同位素的水。研究人员发现，人们每天的平均饮水量在1升到6升之间。

　　图源：摄图网

　　此外，研究人员们收集并分析了参与者的数据，将参与者所在地的温度、湿度和海拔高度等环境因素，与测量的水分周转率、能量消耗、体重、性别、年龄等进行了比较。

　　在所有条件相同的情况下，男性和女性的差异大约是半升水的周转量。研究结果预计，一个20岁、体重70公斤、生活在发达国家的海平面高度、平均气温10摄氏度、相对湿度50%的非运动员男性，每天会吸收和流失约3.2升水。同样年龄和活动水平的女性，体重60公斤，住在同样的地方，需要消耗2.7升水。

　　同时，一个人消耗的能量增加1倍，则他们每天用水量将增加约1升。体重增加50公斤，用水量则增加0.7升。湿度每增加50%，用水量就会增加0.3升。运动员比非运动员多消耗大约1升水。

　　快来算算自己需要多少水!

　　这项研究中，近100个团队的科学家们联合开展了实验，得出了全球首个人类全生命周期的“饮水公式”。据此公式，大伙儿可以精确地计算出自己每天喝多少水最合适。

　　其中，PAL是身体活动水平，等于人体24小时总能量消耗（TEE）除以人体24小时的基础代谢率（BMR）。HDI则代表人类发展指数，反映不同地方的社会进步程度。对于此公式中，发达国家的HDI值为0，中等国家HDI值为1，落后国家HDI值为2。此外，非运动员的Athlete Status（运动状态）值为0，运动员为1。

　　研究人员用此公式计算发现，平均而言，20至35岁的男性每天消耗4.2升水，而30至60岁的女性消耗3.3升水。而且从60岁起，水的需求量随着年龄的增长而下降。等到了90多岁，人的需水量已经降至2.5升左右。

　　科学喝水，还得注意这些！

　　俗话说“人以食为天，食以水为先”，每天保持充足的饮水量，对人体皮肤、血管、肠道健康等都起着至关重要的作用。以下为大家准备了一些日常科学喝水的小提示：

　　图源：网络表情包

　　1. 不要等到口渴再喝水。口渴是身体缺水的信号，当你感觉口渴的时候，那说明细胞已经缺水了。

　　2. 吃饭前不要大量喝水。这可能会冲淡消化液，使胃酸浓度降低，易出现消化不良、急性胃肠炎及腹泻。

　　3. 喝水时水温以 25 ℃～ 40 ℃为宜，最好不要超过 65 ℃。

　　4. 运动后不要一次性牛饮！如果运动后狂饮，会导致钠离子含量变低，这一现象被称为“稀释性的低钠血症”，也叫水中毒。运动后人体的各个脏器处于比较劳累的状态，突然大量补水会导致心脏负担明显加重，对很多脏器功能，特别是对心脏不利。

　　5. 在高强度的运动后，需要适当喝含有电解质的水，比如含盐、含糖的，这样可以把人体丢失的盐分和糖分补充回来。

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　　资料来源：科普中国、中国科学网、澎湃新闻

　　整理：董小娴

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。