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2025-11-01 22:07 5,927次浏览父親生病第一時間去直播間問「專家」 假道具假證書堆出假醫生亂象調查 「爸，那些『專家』是假的！藥根本沒用！」看著父親又一次籤收了快遞來的「神藥」，來自陝西的張昕(化名)既憤怒又無力。他的父親沉迷於某社交平臺上一名「醫學專家」的健康課程，被深度洗腦，已兩次花高價購買對方推薦的「神藥」。 面對家人的勸阻，老人異常固執：「人家講得有道理！藥盒上印著OTC(非處方藥的標誌)，是正規廠家生產的，怎麼可能是假藥？」 張昕曾根據父親提供的「專家」姓名和所謂任職醫院的信息，向該醫院官方渠道求證，得到的回覆卻是「本院無此醫生」。但就是這樣的「偽專家」，卻讓張昕的父親深信不疑，出現頭疼腦熱第一時間想的不是去醫院，而是在直播間裡「問專家」。 張昕父親的遭遇並非個例。近年來，一些網絡假醫生「偽專家」利用消費者的健康焦慮與信息差，以「正規」外衣包裝實施詐騙，其背後是一條圍繞假醫生身份認證、道具造假的灰色產業鏈。 直播劇本打造「專家」 一件網購的白大褂，一個偽造的胸牌，加上精心設計的劇本——在直播間裡，這些元素共同包裝出一個「三甲醫院專家」的形象，向消費者侃侃而談推銷著保健品。 這是此前在一家MCN機構工作過的劉女士向《法治日報》記者描述的場景，也曾經是她的工作內容。「三招搞定高血壓」「祖傳秘方根治糖尿病」「點擊連結領取定製中藥」……這些極具誘惑力的標題，正是這些「專家」每天在直播間上演的劇本。 張昕的父親正是被這些精心設計的劇本一步步俘獲。直播間裡，那個「專家」先是拋出幾個通俗易懂的醫學概念，瞬間建立起「專業」形象；接著，話鋒一轉，開始渲染各種常見老年病的「恐怖後果」，字字句句直戳老人的健康焦慮，如「腦梗心梗說來就來」「糖尿病併發症生不如死」「如果沒吃對藥，不但治標不治本還傷肝腎」…… 在老人聽得心驚膽戰之際，「專家」適時推出所謂的「最新科研成果」，信誓旦旦宣稱「幾個療程即可去根」「無任何副作用」，並輔以大量「患者」現身說法的「治癒」故事和「權威機構認證」。更讓老人深信不疑的是，對方反覆強調並展示藥盒上醒目的OTC標誌，將其包裝成「國家認證」「安全有效」的證據。「專家」還營造出名額有限、優惠即將截止的緊迫感，催促老人「抓住機會」「為自己的健康投資」。幾輪「健康講座」後，張昕的父親徹底被話術攻陷，對「專家」深信不疑。 張昕坦言，如果不是和醫院核實過「查無此人」，單看直播，誰能想到出鏡的醫生竟是假的呢？ 北京的楊女士是醫療健康科普直播的常客，看得多了，她發現一些直播間存在蹊蹺：「不少『網紅醫生』直播間裡壓根兒沒醫生，出鏡的基本是助理，用『加薇』『+威』等話術誘導觀眾添加社交帳號，引流到其他平臺私聊。問及具體疾病，助理往往避而不答。」 根據楊女士提供的線索，記者點進一個擁有100多萬粉絲、資質認證為「××醫院皮膚科××醫生」的直播間，發現該醫生博主主頁資料顯示為男性，但直播出鏡的卻是一名女性。對方在直播間自稱是××醫生助理，並通過一系列話術將直播間的用戶引導至另一個無資質認證且粉絲量較少的普通帳號，稱該帳號為專門的客服號，負責和用戶一對一溝通，並讓記者添加「醫生」的社交帳號進行付費諮詢。 還有一部分醫生的認證信息與實際情況大相逕庭。記者查閱公開資料發現，有的醫生在平臺上認證來自某知名醫院，但實際上在該醫院並無此人；有的醫生認證信息過期，已從認證醫院離職但未更新認證；有些人甚至直接盜用他人身份信息進行認證。 中國政法大學醫藥法律與研究中心主任劉鑫在調研時曾發現，同時認證為某一家縣級醫院的整形外科醫生有50多名。「縣級醫院科室的醫生一般只有五六個，50多名醫生不符合常理，其中顯然有很多醫生是虛假認證。」 醫院工牌隨意買賣 精心設計的話術、逼真的「專家」人設、漏洞百出的認證——記者近日調查發現，網絡假醫生背後，是一條分工明確、環環相扣的造假產業鏈。 記者在某電商平臺搜索「白大褂醫生服」，跳出大量服裝，包括白大褂工作服、護士服、深藍色手術服等，價格在20多元到400元不等。 記者隨機諮詢某商家，對方直言：「三甲醫院標隨便選，只需要提供醫院LOGO的源文件即可，印出來很真實。」 另一家售賣醫院工作牌的商家稱：「提供醫院名稱、照片、姓名、職位、工號即可定製，價格只需10元。」當記者問及能否「仿製晶片」時，對方直接回復「要多少個，可做成PVC銀行卡材質的」。 比道具更關鍵的是資質文件。記者注意到，在某論壇上，曾有服務商報價：PS醫師資格證150元/張，生成執業證書200元/份，製作帶電子章的在職證明300元。「最近查得嚴，只接民營醫院單子。」該服務商發來一份「××骨科醫院」空白模板，承諾「通過率90%以上」。 更隱蔽的是利用醫生多點執業政策的「掛靠」認證。 前述在MCN機構工作過的劉女士透露，受平臺政策影響，醫療自媒體帳號越來越難做，但對於某些要求，可以「上有政策下有對策」。根據一些平臺關於醫療認證帳號的認證規則，個人認證需要滿足「公立三級醫院主治醫師及以上專家」「民營三甲醫院主治醫師及以上專家」「綜合大學或醫科大學附屬民營三級醫院主治醫師及以上專家」等(滿足以上任一條件)。MCN機構利用「多點執業」政策(符合條件的執業醫師受聘在兩個以上醫療機構執業的行為)，將醫生「掛靠」至民營醫院後通過平臺認證。 「我以前運營的帳號就是通過『掛靠』某醫院，取得認證的醫生帳號。」劉女士說。 記者採訪發現，儘管一些平臺聲稱嚴格審核，但仍然存在一些漏洞。某平臺審核外包員工坦言：「每天要審幾百個醫療帳號，怎麼可能逐個去查驗衛健委的數據。」 AI濫用也是這個鏈條上的一環。有業內人士告訴記者，深度偽造技術製造的假醫生視頻人物表情自然、語言流暢，普通用戶難辨真偽。部分團隊甚至用「真人面具+AI換聲」通過活體驗證，系統誤判率很高。 持續完善相關政策 亂象頻發下，監管部門持續完善相關政策。 近日，中央網信辦、國家衛生健康委等四部門聯合發布《關於規範「自媒體」醫療科普行為的通知》，明確規定網站平臺應堅決清理假冒醫生身份開展科普等違法違規信息。該通知從分類核查認證帳號資質、清晰展示帳號資質信息、嚴格標註醫療科普信息來源、認真做好資質核驗工作、嚴禁無資質帳號生產發布專業醫療科普內容、強化網絡行為規範、嚴禁違規變相發布廣告、嚴處違法違規信息及帳號等方面，對網站平臺作出規範。 各大平臺積極響應新規。某平臺負責人告訴記者，他們會不定期排查認證資料，對資質造假、非法掛靠執業醫師證書等違法違規行為，採取取消認證、封禁帳號等處罰，並向有關部門舉報。 另一平臺負責人說，會嚴格實行醫生實名認證與專業資質核驗，僅限認證醫生發布非診療性醫療科普內容，並已上線管理體系對創作者專業度和合規性進行綜合評價與處置，根據帳號狀態對違規的創作者進行提醒整改和處置，包括但不限於限時封禁、永久封禁等處置措施，並定期公示。 「希望這些新規能落到實處，平臺審核再嚴一點，比如要求認證醫生『掃碼+刷臉』雙驗證，直播時能隨機彈出執業碼核驗，這樣至少能讓更多像我爸這樣的老人少被騙，別再花冤枉錢，更別耽誤了正規治療。」看著父親手機裡依然保留的「專家」課程連結，張昕期待著治理的「風」能儘快把被蒙蔽的受眾「吹醒」。 稿件來源： 法治日報法治經緯 本報記者 文麗娟 本報實習生 高紫琦
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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