「貴州村馬」激情開賽 火熱氣氛「燃」動夜遊經濟
2026-01-01 09:44 7,598次浏览8月13日電 據網際網路聯合闢謠平臺微信公眾號消息，7月網絡謠言主要集中在公共政策、突發事件、社會民生等領域，假冒權威、憑空捏造，使用AI合成不實圖片和視頻，誤導公眾認知，汙染網絡生態。網信、公安等部門重拳出擊，堅決打擊。 有人重新翻炒「醫保『個人帳戶』將全部取消」舊謠，故意歪曲醫保改革真實內涵，嚴重誤導公眾對醫保改革政策的理解。「有專人上門服務激活醫保碼」，披著「公共服務」的外衣，實有詐騙之嫌和安全風險。憑空捏造「海南規定電動自行車充電不能過夜、頭盔分三季」這一「奇葩規定」，以「新規」話術，擾亂交通管理秩序。 近期，網上接連出現發布虛假「警情通報」的惡性造謠傳謠案件，炮製傳播「昆明駕車撞人案131人死亡」「杭州自來水接入糞水」及涉釋永信虛假「警情通報」，模仿「藍底白字」格式，杜撰聳人聽聞細節，損害政府公信力，嚴重擾亂社會秩序。「院士預測廣東將發生8級以上大地震」公然偽造專家聊天截圖，謊報地震預警。還有造謠者借盛夏高溫酷暑與洪澇災害，編造「安徽淮北、山東泰安等地多人因高溫死亡」 「重慶大暴雨導致15人死亡、4人失蹤」等謠言，蹭炒熱點、煽動情緒。 此外，7月份正值暑期旅遊旺季和水果等農產品收穫季，有自媒體、商家藉機編造傳播涉文旅及農產類謠言，幹擾市場秩序，侵害消費者權益。有商家違規使用人民大會堂建築圖片標識和名稱，仿冒人民大會堂帳號，非法售賣、倒賣參觀門票，損害遊客權益。個別商家剪輯發布「江蘇無錫陽山水蜜桃斷崖式跌價、大量滯銷、爛大街」謠言視頻，再藉機兜售假冒的陽山水蜜桃，博人眼球惡意營銷，擾亂市場秩序。所謂「峨眉山人猴大戰，遊客墜崖，猴王被當場擊斃」景區安全事件一度傳得沸沸揚揚，相關視頻以驚悚情節博取關注，畫面實際是用AI合成拼接製作。 中央網信辦近日開展「清朗·整治『自媒體』發布不實信息」專項行動，重點整治惡意蹭炒誤導公眾、多種手段歪曲事實、不做標註以假亂真、專業領域信息不實等問題。一段時間以來，網信部門會同相關部門依法處置假冒仿冒新聞媒體、政府機構、企事業單位帳號3008個，形成有力震懾；公安機關依法嚴厲查處造謠傳謠違法行為，上述傳播虛假「警情通報」以及「院士預測廣東將發生8級以上大地震」「海南規定電動自行車充電不能過夜」「重慶大暴雨致15人死亡、4人失蹤」等造謠傳謠者均已被公安機關依法予以嚴厲處罰。
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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