一個暴露年齡的蔬菜，愛吃它，你可能真的「老了」
2025-11-09 01:43 8,327次浏览花上萬餘元報名費，就能讓孩子身著奢侈品牌服裝走T臺，成為朋友圈最靚的崽，不少家長為此心動。但光鮮背後，秀場裡閃爍的奢侈品標誌可能從未獲得品牌授權。近日，靜安區檢察院以假冒註冊商標罪對借組織奢侈品牌走秀名義斂財的李某提起公訴。從釐清服務商標侵權的法律定性，到精準核查違法所得數額，再到穿透式審查確定犯罪主體，檢察官抽絲剝繭，讓這場童模走秀騙局水落石出。李某註冊成立某影視傳媒公司A公司，主營業務是與童模機構合作組織走秀活動。2023年至2024年間，在未經註冊商標所有人許可情況下，李某組織多場含有奢侈品牌註冊商標的兒童時裝走秀活動，並收取報名費用。家長交的報名費從數千元到上萬元不等，換來的是孩子身著奢侈品牌服裝亮相的機會。活動中，李某全程未獲品牌授權，卻在宣傳海報、活動現場大屏及社交平臺視頻中大肆使用奢侈品牌Logo。直到2023年12月，D品牌發來律師函，李某才停用該品牌Logo，但仍繼續使用其他品牌商標。2024年4月，G商標品牌權利人報案，李某的侵權行為浮出水面。同年8月，李某經公安機關電話通知後主動投案。商標主要分為商品商標和服務商標。商品商標用於標識和區分有形商品的生產者或經營者，例如第25類的服裝鞋帽，保護對象針對實體商品。服務商標則用於識別服務的提供者，例如第41類教育娛樂，保護對象指向無形服務。根據2021年實施的《刑法修正案（十一）》，服務商標已被正式納入刑法保護範疇。本案偵查初期，承辦檢察官在提前介入查核走秀活動侵權事實過程中，發現在李某自行主辦的走秀活動中，其直接使用涉案品牌Logo進行宣傳並收取費用的行為，可能構成對註冊服務商標的侵權，具體侵犯哪一類商標權，需要進一步審慎核查。根據我國商標法規定，凡在我國合法註冊且處於有效期內的商標，商標註冊人享有的商標專用權均受法律保護。據此，檢察機關當即建議公安機關重點核查涉案品牌在上述服務類別上的商標註冊情況及有效期限。經查證，涉案的奢侈品牌均在第41類「組織時裝表演」服務上註冊了服務商標，其中有2個註冊商標的有效期完整覆蓋了李某舉辦侵權活動的全部期間，另有1個商標的註冊有效期僅涵蓋部分走秀時段。隨著商標權屬及效力問題的釐清，案件事實逐漸清晰。李某在未經奢侈品牌授權的情況下，在其組織的童模走秀活動中，擅自使用上述品牌的註冊商標開展走秀服務，刻意營造與品牌相關的商業氛圍，以此吸引參與者並收取費用，其行為已構成對上述3個奢侈品牌在第41類「組織時裝表演」上服務商標專用權的侵害，若情節嚴重，可構成假冒註冊商標罪。此外，鑑於童模走秀活動涉及到未成年人，承辦檢察官在辦案中特別關注未成年人權益是否得到充分保障。檢察官根據提取的活動資料及家長證言，重點核查活動時長強度、場地安全條件等要素，未發現未成年參與者休息權、受教育權、人格尊嚴權等合法權益受到侵害。在明確李某的行為侵犯服務商標後，如何精準認定違法所得數額，是判定情節是否嚴重的關鍵，也是檢察官面臨的又一難點。為查清事實，承辦檢察官積極引導偵查機關開展偵查取證工作。一方面，依法調取A公司註冊信息、涉案品牌服務商標註冊證明、品牌走秀視頻等基礎證據；另一方面，將電子證據提取固定作為重點，同時聯繫參與童模走秀的家長核實具體情況。「報名費都是通過培訓機構統一支付的」「每次走秀活動包含品牌走秀和普通走秀，品牌走秀是指奢侈品牌服裝展示，普通走秀不含這些品牌，兩者交叉進行」……家長的陳述為案件突破提供了重要線索。經審查證據查明，參與李某所辦走秀活動的家長將費用交至培訓機構，再由培訓機構轉入李某公司或其個人帳戶，而李某舉辦普通走秀與未經授權開展品牌活動的資金均轉入上述帳戶。如何剝離李某舉辦普通走秀的合法收入，精準鎖定李某侵權活動的違法所得，成為新的難題。就在案件陷入僵局之際，承辦檢察官從李某被扣押的電腦中提取到一份人員參加情況表，表格行數存在明顯跳躍、並非連續排列的異常情況引起了他的注意。這些「消失」的行是否隱藏著關鍵信息？帶著疑問，檢察官嘗試點擊「取消隱藏」功能，一份詳盡記錄隨即赫然顯現——其中不僅完整登記了所有參與走秀兒童的身份信息、報名機構、收款方式及酒店登記情況，更通過備註清晰標註了報名類型：部分兒童僅參與品牌走秀，部分僅參與普通走秀，另有部分參與「套餐活動」即同時參與品牌秀與普通秀，且表格中還詳細列明了各類報名對應的具體繳費金額。為核實數據真實性，承辦檢察官立即聯繫相關兒童家長，確認其實際支付的活動費用與表格記錄完全一致，表格數據的真實性與準確性得到進一步印證。承辦檢察官以此為依據，要求鑑定機構對涉案報名服務費收入重新審計，明確剔除套餐中單獨參與普通走秀的費用，並在扣除相關產品成本後，精準核算違法所得。根據《最高人民法院、最高人民檢察院關於辦理侵犯智慧財產權刑事案件具體應用法律若干問題的解釋》規定，假冒服務商標構成刑法第二百一十三條規定的「情節嚴重」，需滿足以下條件：違法所得數額在五萬元以上；或假冒兩種以上註冊商標，違法所得數額在三萬元以上。該解釋同時明確，通過收取服務費、會員費、廣告費等方式營利的，所收費用應認定為「違法所得」；計算假冒服務商標的「違法所得數額」時，需扣除該項服務中所使用產品的購進價款。依據上述法律規定，承辦檢察官在最新審計結果基礎上，嚴格扣除活動所使用產品的購進價款，同時剔除個別品牌商標不在保護期內的兩次品牌走秀費用，最終確認李某的違法所得共計11萬餘元。1月，靜安公安分局將李某及其設立的A公司移送靜安區檢察院審查起訴。經查，李某在明知未經商標所有人許可的情況下，組織多場含相關品牌元素的兒童時裝走秀活動，其行為已涉嫌假冒註冊商標罪，相關事實清楚、證據確鑿。然而，A公司是否構成單位犯罪成為承辦檢察官審查本案的又一焦點。承辦檢察官對全案事實證據進行細緻審查後，發現A公司存在多項不符合單位犯罪構成要件的情形：一是組織架構虛化，除李某外僅一名設計師，案發前僅有一兩名銷售人員且無固定工資，難以認定為具備完整單位職能的組織；二是財產高度混同，李某雖以A公司名義租借場地、使用對公帳戶對外付款，但收取報名費時對公帳戶與個人帳戶混用，A公司收入與個人財產界限模糊；三是主營業務違法，A公司成立後，主要經營活動即為舉辦各類兒童時裝走秀，其中大部分涉及侵犯服務商標；四是違法所得歸個人支配，A公司違法收益實際由李某個人掌控使用。承辦檢察官指出，A公司成立的主要目的在於實施違法犯罪活動，且違法所得歸李某個人所有，不符合單位犯罪的認定條件，應以個人犯罪論處。李某未經註冊商標所有人許可，在同一種服務上使用與其註冊商標相同的商標，情節嚴重，其行為已觸犯《中華人民共和國刑法》第二百一十三條之規定，構成假冒註冊商標罪。日前，靜安區檢察院以假冒註冊商標罪對被告人李某依法提起公訴。
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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