天水某幼兒園血鉛異常事件通報，人工智能認為可信度55%

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？