越南師生桂林研學促中越友好交流
2025-12-28 23:30 4,469次浏览隨著三伏臨近尾聲，醫院的三伏貼門診熱潮開始退去，但網上商家的營銷卻進入白熱化。繼揭露「球加膠布」式三伏貼亂象後，北京商報記者持續追蹤引發市場熱議的「三伏貼」網購迷局。記者進一步調查發現，網購平臺上銷量動輒數萬、標榜「醫院同款」的三伏貼，其本質竟多為普通日用品。在被問及功效時，商家客服更聲稱「和醫院差不多」，但遭到專業醫生「純屬誤導」的反駁。這些僅執行企業標準的日用品，在成分、工藝、安全性及療效上與真正的醫用三伏貼存在天壤之別，卻因商家刻意利用消費者對中醫藥知識和產品標識的認知不足進行誤導，才得以大行其道。 「不可替代藥品」卻暗示療效 三伏貼「宣傳超綱」已成網購普遍現象，許多商家為了吸引顧客，不惜誇大三伏貼的功效。 以淘寶平臺上「可孚醫療器械旗艦店」銷售的一款「艾草三伏貼」為例，其銷量已超10萬件。產品宣稱適用於成人和兒童，成分包含艾葉、元胡、細辛、白芥子、甘遂、麝香等傳統中草藥，乍看之下與醫院使用的配方相似。然而，從外包裝提供的信息來看，該店售賣的這款「艾草三伏貼」屬於日用品，並註明「不可替代藥品或醫療器械使用」。其執行標準為Q/ NJJJ016，但這是一項企業標準，而非國家或行業對醫療器械或藥品的強制性標準。 北京商報記者諮詢該店客服，店鋪客服人員明確表示該產品屬於「日用品」。當被問及是否能「治療」相關疾病時，客服人員採用了模糊話術：「堅持使用可以緩解症狀，一般半個月左右可見效，具體效果需視個人情況而定。」當記者進一步追問該產品與醫院三伏貼是否功效相同時，客服人員回應「差不多」。 北京某三甲醫院針灸科醫生張驥告訴北京商報記者，這個「差不多」純屬誤導。醫院使用的三伏貼，其配方比例、藥物濃度、透皮技術、安全性驗證、禁忌症管理以及必須由醫師操作等關鍵環節，與一個執行企業標準的日用品「艾草貼」有著天壤之別。後者所謂的「緩解」效果缺乏科學依據，安全性和有效性均無保障。 張驥稱，三伏貼是依據中醫「冬病夏治」理論，在三伏天這一特定時間段，將調配好的中藥膏劑貼敷於特定穴位。三伏天人體陽氣最為旺盛，此時通過藥物刺激穴位，可增強機體免疫力，調整陰陽平衡，對慢性支氣管炎、過敏性鼻炎等冬季易發作的疾病具有較好的預防和治療作用。 企業標準門檻低 北京商報記者通過全國企業標準信息公共服務平臺查詢了解到，Q/NJJJ016標準由南陽玖灸久艾業有限公司提出並負責起草，最早發布於2020年6月。 北京商報記者就是否存在誤導消費者等相關問題向淘寶可孚醫療器械旗艦店經營公司可孚醫療科技股份有限公司發去採訪函，對方回應稱，「艾草三伏貼類產品當前沒有明確的國家標準和監管政策，艾草類產品屬於河南地區的特色產品，屬於傳統中醫產業。公司銷售的『艾草三伏貼』產品採用的是企業標準，生產企業為南陽玖灸久艾業有限公司，該公司在河南省保健用品行業商會辦理了生產條件評估論證備案，公司按照內部質量控制要求對產品進行過第三方委託檢測，評估產品的安全性」。 醫藥行業分析師朱明軍告訴北京商報記者，企業標準由企業自行制定並備案，主要用於規範其內部生產和產品質量。對於僅執行企業標準(非藥品、非醫療器械)的日用品而言，其要求通常低於國家或行業對藥品、醫療器械的強制性標準。這類產品僅遵循企業標準，通常以字母「Q」開頭，既不屬於藥品，也不屬於醫療器械。部分產品會明確標註為日用品，而有些則未作標註，使得此類產品更具迷惑性，更容易被缺乏藥品知識的人群誤當作藥物使用。 客服稱產品「和醫院差不多」「堅持使用可緩解症狀」；商品頁面突出中草藥成分，引導消費者聯想醫療功效。在商家的宣傳中，「冬病夏治」這一中醫傳統療法被簡化為「三伏天貼了就有效」，成為營銷非藥產品的工具。 北京市中醫藥管理局明確劃定了三伏貼的適用範圍：僅限慢性呼吸系統疾病(如支氣管炎、哮喘)、過敏性鼻炎及體虛易感冒人群。但市場上的產品宣傳幾乎涵蓋了全年齡段、全病種，從「兒童咳喘」到「成人三高」，從「婦科產後」到「風溼骨病」，仿佛一張三伏貼就能包治百病。「這種無邊界的宣傳，本質上是對中醫『辨證施治』原則的無視。」張驥直言。 商家對中醫理論的濫用還體現在「禁忌模糊」上。醫用三伏貼有明確的禁用人群：皮膚有創傷者、過敏體質者、急性發熱患者、孕婦、糖尿病患者等均不適合使用。但北京商報記者調查發現，市場上的產品說明書大多語焉不詳。一款「成人通用三伏貼」的溫馨提示僅寫了「對本品過敏者禁用」，對糖尿病患者、過敏體質者等情況隻字未提。當記者詢問客服「糖尿病患者能否使用」時，對方回復「建議諮詢醫生」，將判斷責任推給消費者，規避了自身的告知義務。 以「醫院同款」「非遺傳承」引流 消費者對「權威」的信任，成為商家虛假宣傳的突破口。「醫院同款」「非遺傳承」等背書，讓原本普通的貼劑搖身一變成為「養生神藥」，而這些背書大多經不起推敲。 「醫院同款」是最常見的虛假背書。例如，北京商報在此前三伏貼市場亂象調查報導中提及的「淘寶眾知堂旗艦店」，在商品圖中突出「藥監認證」「醫院同款」字樣，客服稱「很多醫院、門診、理療店都在用我們的產品」。但北京商報記者核實發現，醫院使用的三伏貼均為院內自製製劑，需憑處方領取，且成分、工藝均與電商平臺的產品不同。張驥表示：「醫院三伏貼含白芥子等中藥，貼敷時間、穴位都要根據患者體質調整，與電商上的『同款』根本不是一回事。」 「非遺傳承」的噱頭也被濫用。一些商家打著「非遺傳承」的旗號，聲稱其三伏貼產品源自古老的中醫秘方，具有神奇療效。然而，北京商報記者調查了解到，這些所謂的「非遺傳承」產品大部分為砭貼，甚至部分為「三無」產品。 北京某頭部醫療器械營銷人員李偉明告訴北京商報記者，所謂的「醫院同款」「非遺傳承」只是商家引流的幌子。監管部門的抽查通常聚焦於：產品包裝標註信息是否與備案一致、是否完成正規報批流程。即便涉及成分核查，也多以包裝上的成分表為依據。而對於產品實際成分是否與宣稱相符、是否暗藏未標註藥物成分等實質性內容，則缺乏常態化的深度抽檢機制。因此，網絡銷售渠道成為監管盲區——淘寶、抖音等平臺上，多數三伏貼產品通過電商店鋪、個人賣家等形式流通，跨區域銷售的特性進一步增加了監管難度。 更需警惕的是，部分商家銷售的實際上是膠布，卻在商品名稱上強行蹭三伏貼概念。例如，抖音平臺的可孚醫療器械旗艦店售賣的一款「透氣膠貼」，在宣傳頁面上明確標註「醫用三伏貼」。該店面的宣傳頁面還圍繞「冬病夏治」的概念、對應穴位位置圖以及「冬病夏治」的三伏時間線等內容進行詳細介紹。然而，北京商報記者查閱該商品的備案信息發現，其預期用途僅限於為創面敷料、繃帶等提供粘貼力，以起到固定作用。 北京商報記者採訪了多位消費者，發現多數消費者難以區分「藥準字」「械字號」和「企標產品」的差異，一部分受訪者誤認為「械字號就是藥品」，而更多人則認為「有執行標準的產品就安全有效」。這種認知誤區為商家提供了可乘之機，例如，用「企業標準」冒充「國家標準」，將「醫療器械備案」包裝成「醫療認證」，甚至將「物理刺激」混淆為「中藥療效」。 一位購買過「械字號」三伏貼的消費者告訴北京商報記者：「看到『醫院同款』就買了，貼了一個三伏天，哮喘還是犯了，才知道被騙了。」此類案例並非個例。每年三伏天過後，醫院皮膚科都會接診不少因使用劣質三伏貼而導致皮膚過敏甚至灼傷的患者。 北京商報記者 王寅浩 實習記者 宋雨盈
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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