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2026-01-01 08:27 1,963次浏览文/王恩博 美國財政部發布的最新數據顯示，截至目前，美國國債總額首次超過37萬億美元。 這是什麼概念？相當於平均每個美國人背債約10.7萬美元，差不多可以買兩輛特斯拉Model Y汽車。如果把這筆巨款換成1美元紙幣，首尾相連可以繞地球赤道超過14圈。 如此大筆債務，美國能還得上嗎？會不會有一天突然「爆雷」？ 美國債務為何飛漲？ 美國債務飛漲，並非一夜之間的事，而是由多年財政赤字累積而成。 美國國會預算辦公室(CBO)在2020年曾預測，至2030財年美國國債才會達到37萬億美元。但2025年，便提前「撞線」。 主要原因有兩個： 第一，花得太多。美國政府一邊減稅，一邊狂撒錢——軍費、醫保、社會福利，樣樣不能少。最近通過的「大而美」法案，將債務上限進一步提高了5萬億美元，未來10年預計赤字還會增加超過3.4萬億美元(不含利息)。花得多、借得多，連利息也成了「吞金獸」。2025財年，美國光還利息就要接近1萬億美元，相當於每天睜眼先欠約27億美元利息。 第二，收得不夠。近幾年，美國稅收佔GDP的比例總體已低於戰後歷史平均水平。儘管對外屢屢揮出關稅大棒，但對內大規模減稅疊加經濟結構變化，仍然讓財政收入增速趕不上支出膨脹。有專家指出，現在美國的債務每5個月就多出1萬億美元，這幾乎是過去25年平均速度的兩倍。 巨額債務能否還上？ 很多人會說，美國不會破產，因為它可以自己印錢。 的確，美國的債務幾乎全部以美元計價，而美元是其自己發行的貨幣。理論上，美國總能用新債換舊債，把帳一直「滾」下去。美國財政部數據顯示，約四分之一的美債由政府內部持有，比如社保信託基金，相當於左口袋欠右口袋。 而且，2024年美國經濟總量超29萬億美元，美元是全球儲備貨幣，美債依然是世界上最受歡迎的安全資產。國際貨幣基金組織(IMF)也認為，美債短期違約風險很低。 但問題是，這種借新還舊的利息成本正越來越高。 國際信用評級機構穆迪今年5月宣布，將美國主權信用評級從Aaa下調至Aa1，理由正是美國政府債務和利率支付比例增加。 此前，惠譽、標準普爾已經下調了美國的主權信用評級。這意味著，美國在三大主要國際信用機構中的主權信用評級均失去了AAA的最高等級。 還不上債會怎樣？ 美國知名智庫布魯金斯學會警告，如果投資者開始懷疑美國的還債能力，後果可能是多米諾骨牌式的：國債利率飆升、美元貶值、進口價格上漲，股市和債市同步大跌。 在全球金融體系中，美元的作用牽一髮而動全身。據IMF數據，全球近六成外匯儲備是美元，幾乎所有石油、黃金、大宗商品都用美元定價。如果美國財政失控、債務爆雷，就像在金融體系的心臟引爆一顆炸彈。這不僅是美國的問題，而是全世界的系統性風險。 雖然美債短期內不太可能會像某些「爆雷預言」那樣瞬間崩掉，但債務雪球越滾越大，財政空間就越被壓縮。靠著經濟體量和美元霸權，美國當然可以繼續「躺著還錢」，但也可能在某個臨界點被迫作出痛苦選擇。 更重要的是，這筆帳不是美國一個國家的事。全球經濟已在同一條船上，一旦債務風浪翻船，浪頭會打到每一個人。在這個問題上，美國該長長心了。
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)
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