面对闪烁的镁光灯和记者们犀利的提问，饶是我有特种兵的镇定和“AI启明”的辅助，也感到一丝压力。
花瑶显得有些紧张，
而张宇则是一副跃跃欲试，想好好“秀”一下技术的样子。
“林寻同学，您好，请问你们最初是如何怀疑到食堂食用油有问题的？”
一位女记者率先发问。
我组织了一下语言，结合“AI启明”提供的最佳表达方式，沉稳地回答：
“最初是通过对发病同学的症状进行综合分析，结合他们的共同进食史，
‘AI医生’系统初步排除了其他病因，将疑点指向了食物源性问题。随后，
我们在食堂后厨发现了可疑的食用油桶，才进一步确认。”
采访进行得还算顺利。不过，
当被问及具体有多少同学出现症状，以及地沟油可能对人体造成哪些长期危害时，
花瑶可能因为紧张，报出的数字比实际统计的略高了一些，
并且在描述长期危害时，引用了一个并非最新的研究数据。
“……据我们统计，当时出现明显症状的同学超过了30人，
而且长期食用地沟油，患癌风险会增加至少50%……”
花瑶话音刚落，我就注意到几位记者眼中闪过一丝疑惑，
有的已经开始低头核对手中的资料。
我心中一紧，花瑶这个数据确实有偏差！
实际统计是23人，
而那个50%的患癌风险数据，虽然有文献提及，
但并非针对本次检测出的地沟油具体成分，且最新研究认为需要更严谨的论证。
“AI启明”几乎在同时发出了警报：
“数据误差！
人数偏差+30%，致癌风险数据引用非最新研究，可能引发质疑。
建议立即修正，强调数据的动态性和严谨性。”
就在记者准备追问这个数据来源时，我立刻接过话头，语气自然地补充道：
“花瑶同学刚才提到的是我们最初现场估算的一个紧急数字，用于快速上报和调配资源。
经过后续的精确统计和核实，本次因食用问题食用油导致身体不适的同学为23名，
目前均已得到妥善救治，情况稳定。”
我顿了顿，看向花瑶，给了她一个安抚的眼神，然后继续对记者们说：
“关于地沟油的长期危害，这是一个严肃的科学问题。
我们‘AI医生’系统内置了最新的医学数据库，根据现有研究，
长期食用地沟油确实会对消化系统造成损害，
并可能增加某些疾病的风险。
但具体到致癌风险的百分比，需要结合地沟油的具体成分、食用量和个体差异等多种因素综合评估，
不能一概而论。
我们应该以权威机构发布的检测和研究报告为准，避免不必要的恐慌。”
我巧妙地利用“AI医生”作为挡箭牌，既纠正了数据错误，
又强调了科学严谨性，
同时暗示了我们有专业的AI系统作为支撑。
坐在旁边的张宇也立刻反应过来，配合道：
“对，我们当时在现场，情况紧急，初步统计难免有出入。
后续的精确数据，学校和医院会统一发布。至于地沟油的危害，
我们‘AI医生’的早期肿瘤诊断模型，就是基于海量医学数据训练的，
对这类饮食相关的健康风险评估非常谨慎。”
记者们听了我们的补充和解释，点了点头，之前的疑虑似乎打消了。
花瑶感激地看了我一眼，悄悄松了口气。
采访结束后，走出会议室，花瑶心有余悸地说：
“刚才真是吓死我了，差点就说错话了。”
“没事，谁都有紧张的时候。”
我拍了拍她的肩膀，“幸好‘AI启明’反应快，及时提醒，我们才圆了回来。
以后接受采访，还是要更谨慎一些，数据一定要准确。”
张宇也笑道：
“是啊，瑶瑶，下次紧张了就看林寻，
他可是我们的‘定海神针’，
还有‘AI启明’这个超级大脑在后面撑腰呢！”
这次小小的“口误”插曲，也让我们意识到，在公众面前发声，
尤其是涉及专业领域时，必须慎之又慎。
而“AI启明”不仅在科研和调查中能提供强大支持，在应对这种突发状况时，
也展现了它作为“智能辅助”的价值，
帮助我们及时修正错误，维护了信息的准确性和我们小组的专业形象。
这件事也给我们敲响了警钟，
未来的路还很长，每一步都要走得踏实、严谨。