天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉,近日,南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果,不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足,並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning,DDL)優化策略,教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同,實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日,OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5,再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」,其伴生問題也日益凸顯:AI經常會「一本正經地胡說八道」,生成看似合理的虛假信息,造成「AI幻覺」;依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文,極大衝擊著學術誠信和規範;論文AI率檢測系統有待完善,論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容,成為亟待解決的熱點問題。 據了解,目前AI生成內容檢測主要有兩種路線,一種是「基於訓練的檢測方法」,使用特定數據訓練一個專用的分類模型;另一種是「零樣本檢測方法」,直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明,現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導,《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」?論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道:「如果把AI文本檢測比作一場考試,檢測器的訓練數據等同於日常練習題,現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路,難以學會答題邏輯,一旦遇到全新難題,準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測,理論上需收集所有大模型的數據進行訓練,但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說,讓檢測器真正學會舉一反三,即提升檢測器的泛化性能,是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此,研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑,通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距,幫助模型學習AI文本檢測的內在知識,可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異,從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』,即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本,也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE,使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等),從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說,之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷,而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題,形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示,現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%;而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比,性能相對提升71.62%;與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比,性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異,我們將持續迭代升級評估基準和技術,致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測,以AI之力,讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
台州8月9日電(宋雪晴)凌晨五點,浙江台州仙居的山林尚未甦醒。吳新洪背起用了多年的百寶包,拿上一部數位相機,再次踏入深林大山。腳下沒有路,只有野草纏繞,時有皮膚劃破,不過潦草處理,他的身影便又隱入霧氣中——這是仙居野生動物保護協會志願者的一個尋常清晨。 「我們遇到過驚喜、驚奇,也有深深的感動。」吳新洪坦言。在仙居這片生物多樣性豐富的山水間,志願者與野生動物的偶然相遇已化成生死相託,寫就一段段山水有靈、和諧共生的美好故事。 2022年12月,一隻翅膀受傷的中國國家重點保護野生動物紅隼牽動著協會志願者的心弦。「它還很小,生活還不能自理,餵它什麼都不吃,我們十分著急,怎麼辦呢?」吳新洪邊求助專家,邊上網查找資料,「不如把之前救助的貓頭鷹放在一起養,它可能想有一個伴。」這個方法奏效,紅隼開始進食,吳新洪高興不已,動員全家人照料它,更多的協會志願者也加入了接力。 七個月後,紅隼恢復了健康,吳新洪和志願者們將其放飛大自然。據吳新洪回憶,紅隼高高地飛起,在空中徘徊了一會,就在他們轉身離開之際,紅隼追了上來,「這是怎麼回事呢?我們很意外。」志願者們和紅隼揮手告別,沒想到剛邁出幾步,紅隼又一次飛到身旁,直到第三次才消失在視線裡。「當時我們感到非常震撼,動物是有靈性的,也很受感動。」 然而守護之路,亦有暗影潛伏。仙居南山林木蔥鬱,棲息著大量的畫眉鳥,卻引來不法分子佯裝遛鳥、實則誘捕。「接到市民的舉報電話後,志願者們早上四點多便上山蹲守,幾天後終於發現了不法分子的蹤跡,將掌握的情況匯報給公安部門並協助破案。」仙居野生動物保護協會常務副會長李煥榮講道。 李煥榮見證了這場野生動物守護行動的星火燎原。自協會2018年成立至今年7月,已救護野生動物918隻,其中超半數為國家重點保護野生動物。值得一提的是,曾經持槍的獵人,在志願者的感召下放下獵槍轉身成為保護者。志願者隊伍從最初的十餘人壯大至百餘人,各行各業愛心在此凝聚成網。 救護野生動物是仙居守護綠水青山故事中的動人一頁,台州生態環境局仙居分局生態綜合中心主任牟崑崙向記者描繪了仙居更廣闊的生態圖景。據介紹,截至2022年,仙居全域共記錄到動植物462科2786種,其中國家重點保護野生動物50種、國家重點保護野生植物32種。此外,陸續有新物種發現並以仙居命名。 為加強生態環境保護能力,仙居與聯合國環境規劃署、世界自然基金會、世界自然保護聯盟等國際組織展開經驗交流和技術合作,獲得了法國開發署目前在中國最大的單筆7500萬歐元貸款,努力將仙居打造成生物多樣性保護國際展示窗口和世界性體驗目的地。 當志願者們又一次披著星光返程,相機裡或許捕捉到野生動物的珍稀影像,背包裡或是裝著動物急救所需的藥物。仙居的層巒疊翠間,他們踏出的每一條「無路之路」,都成為「綠水青山」通往「金山銀山」的紐帶。(完)
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