早高峰網絡崩了？北京移動致歉
2025-11-10 20:46 8,697次浏览天津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)
直播電商是近年來中國發展最快的創新商業模式，據國家市場監管總局發展研究中心發布的《2025直播電商行業發展白皮書》數據，2019至2023年間，直播電商市場迎來爆發式增長，整體規模增長達10.5倍，國內現存直播相關企業超200萬家。規模增長一方面有力促進了消費、就業和經濟發展，同時也帶來了內容質量低下、法律關係不清、不良輿情頻發、治理困難等諸多挑戰。對於行業而言，急需邁向規範化協同治理的新階段。 近日，抖音電商成立安全與信任中心並發布了首期公告，嚴打直播間違規盲盒營銷。公告顯示，2025年至今抖音電商累計斷播相關違規直播間4000餘場，清退達人帳號1000餘個。據了解，該中心旨在加大與商家、達人以及公眾的溝通，定期發布治理最新動態，解答規則與安全問題，幫助外界更好地理解平臺治理的目標與方向。頭部平臺的這一做法契合了規範化協同治理的發展趨勢，只有加強信息透明、不斷加大治理力度，才能更好踐行消費者權益保護。 目前直播電商的用戶規模已經突破了6億，為保障消費者體驗，行業面臨多種難題。一是新興模式對內容質量要求提升；其次，主體多元加劇了供應鏈複雜性、提升了選品要求；再次，行業對主播的專業素養和職業道德提出更高要求。頭部主播憑藉龐大粉絲基數和強大帶貨能力，天然具備媒體關注度，個別頭部主播因自帶流量屬性，其引發的虛假宣傳、不文明帶貨等問題導致不少輿情事件，對行業聲譽產生負面影響。 以抖音電商安全與信任中心的首期治理公告為例，當深受青年消費者喜歡的盲盒銷售走進了直播間，一些違規營銷順勢出現。比如，銷售自製包裝、自行拼裝、二次分裝的盲盒商品，主播誘導消費者以不確定價格購買固定價格的非盲盒類商品。或是主播以不確定性方式推廣商品的行徑，涉嫌變相違規抽獎，存在賭博誘導風險。 這類隨新興消費模式而生的違規營銷問題層出不窮，對平臺監控、及時處置能力以及如何系統化杜絕都提出來了更高的要求。抖音電商安全與信任中心表示，除了系統化治理相關問題外，針對任何虛假宣傳等侵害消費者的行為，平臺都零容忍，還將持續升級處置力度、完善規則。 一個清明健康的購物環境，有賴於商家、監管以及平臺的共同努力。國家發展和改革委員會經濟研究院經濟體制與管理研究所研究員王琛偉表示，快構建直播帶貨信用監管體系是行業規範化協同治理的關鍵。如，及時有效歸集直播電商和直播網紅等主體信用信息，積極推進信用監管，依據信用等級實施分級分類監管。重點查處網絡直播虛假宣傳行為、不正當競爭行為和刷單炒信行為。依法加大違規直播處罰力度，建立黑名單管理機制，對於情節嚴重的情況，採取封禁帳號等處理措施。建立信用修復機制，明確處罰的時效性，規範黑名單「解禁」標準和路徑，引導相關主體合規經營。 對於平臺和監管而言，還急需進一步健全直播帶貨服務標準，強化交易全流程服務保障，及時回應消費者合理訴求，不斷淨化網絡直播購物環境，持續提升網購服務體驗與管理水平。也只有切實維護消費者權益，平臺才能與消費者建立起信任溝通機制，更好推動行業向前發展。(文/於陽)
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