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天水某幼兒園血鉛異常事件通報,人工智能認為可信度55%

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關于天水某幼兒園血鉛異常問題的通報出來了,應該說具有十分的權威性和說服力,特別是揪出了一些腐敗分子,大快人心。但是一眼看去,仍有些困惑難以理解,比如說“黃色顏料鉛含量209890.63mg/kg”——這哪是顏料,分明是鉛球啊。



于是我就想讓大名鼎鼎的Deepseek(打開深度思考、關閉聯網搜索)幫我判斷一下,我不會設計提示詞,所以問得也很直白:“我手上有一篇材料,假設你是正常人,材料中所涉及的人物都是正常人,請問這篇材料中有哪些不正常(讓公眾有疑惑)的內容?材料是:[(全文照抄通報)]”

Deepseek很給力,迅速給出了分析,給出了五個方面的不正常,分別是:事件起因和決策邏輯的不正常(違背基本常識和理性)、數據檢測和醫療處理的不正常(專業機構行為反常)、監管和問責的不正常(系統性失效和邏輯漏洞)、污染源和數據細節的不正常(科學性和一致性存疑)、整體事件響應的不正常(時間延誤和透明度問題)

具體內容就不發了,“太長”,就帖一個總結部分吧:

“這些不正常內容源于材料描述的細節,公眾的疑惑點主要集中在:決策動機是否合理?數據是否可信?監管為何失效?健康風險如何評估? 材料本身是調查通報,旨在澄清事實,但其中暴露的異常行為反而可能加深公眾疑慮。建議進一步透明化處理(如公布顏料來源、血鉛標準、問責細節)以化解疑惑。”



隨后,我又追問道:“那么,請問這篇材料的可性度有多少?用百分比提供答案。”

Deepseek給出的答案是55%,并詳細提供了分析過程,限于篇幅,就直接貼圖(部分)了。





當然,人工智能的分析也不能全信,但可以指出部分邏輯上的明顯錯誤,為進一步調查提供參考。

其實55%的可信度已經相當高了,基本反映了調查的100%努力,因為調查基于的“證據”,比如送檢物件、錄像、證人證詞等都是基層提供的,假設證據存疑,結果想不存疑也難。

還有一些疑惑,比如“反常行為是否受外部壓力?”其實已經不言而喻了,包括廳官在內的多人被立案追責,已經足夠彰顯了“一查到底”的決心,讓人感動到淚流滿面。

最后,很多細節已經無所謂了,我們相信隨著調查的深入,會有更多細節被發現,我想很多公眾更關心這個問題:“234人已出院,血鉛值平均下降40.21%”——這意味著:孩子們是治愈了,還是僅僅有好轉?

聲明:個人原創,僅供參考

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