發展與安全並行，中國為人工智慧治理提供方案
2025-11-17 03:44 4,358次浏览本報訊 (記者馬學禮 李靜楠)近年來，寧夏回族自治區紮實推進「才聚寧夏1134行動」，組織實施了人才培養、引進、活力、暖心「四大工程」，在吸引人才、留住人才和激勵人才方面出臺了一系列政策，有效推動全區人才工作取得新成效。 據了解，寧夏建立了「全職、柔性、預引進」等多種引才方式，全職引進的優秀博士、碩士或入站博士後，工作滿1年且考核合格後，可直接評審副高級或中級職稱。此外，圍繞自治區重點產業、重點領域、重點學科發展需要，自主引進博士以上高層次人才，不受編制總量和崗位結構比例等限制。同時，加大預引進優秀在讀博士、碩士支持力度，資助標準為每人每年3萬元、2萬元。 在人才培養方面，寧夏相繼出臺青年拔尖人才培養、博士後管理、民企職稱評審、技能人才隊伍建設等人才培養政策措施。同時，圍繞自治區重點產業、重點領域、重大項目、重點學科高質量發展需求，持續實施傑出科技、行業領軍、青年拔尖、青年託舉4級人才培養項目，分別給予相應的專項經費支持。每年遴選培養一批科技創新團隊，在團隊建設、人才培養、科技攻關、實驗室建設等方面提供穩定支持，培養期內給予每個團隊最高200萬元資助。 為持續激發人才活力，寧夏深化「放管服」改革，賦予人員總量管理的高校、公立醫院等用人單位在人員招聘、職稱評審、崗位聘任、績效工資分配等方面更大自主權，出臺《關於進一步激發人才創新創造活力的若干措施》，探索建立以創新能力、質量、實效、貢獻為導向的分類評審標準，開闢特殊人才職稱評審「綠色通道」，貢獻突出的人才可直接評定為高級職稱。近兩年，自治區重點研發項目中40歲以下青年人才擔綱領銜者和骨幹的項目比例均超過50%，科技創新團隊、助企服務科創專員隊伍中青年人才成為主力。 為提高人才評價的質效，寧夏還實行了「跨地交叉」「跨行類比」「良莠同臺」「中期終了雙評」等評價形式，建立人才培育與載體建設全周期跟蹤服務模式，實施動態管理，堅持優勝劣汰。
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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