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2025-10-25 16:23 1,495次浏览財經調查丨無門臉兒、無資質、無底線 違規水光針竟在市場上大行其道 水光針憑藉「微創變美」的特點，成了不少年輕人的選擇。但記者發現，個別正規醫美機構違規將械二類水光產品用於注射；一些沒有注射資質的生活美容店、工作室，在這個暑期裡公然提供代打服務；在部分化妝品批發市場，違禁的水光針劑、麻貼等產品，正通過各種渠道流向市場。 廣東韓妃整形外科醫院 從顧問到院長刻意混淆「械字號」概念 矇騙記者注射絲麗516動能素水光產品 《財經調查》記者根據消費者給出的線索，來到位於廣州市的廣東韓妃整形外科醫院。 這家持有《醫療機構執業許可證》的正規醫美機構在大眾點評上發布了一款售價僅為228元，明確標註「醫用械字號」的「絲麗516動能素」水光產品。 記者進店諮詢，顧問向記者介紹說，注射進皮膚的水光針劑，生產過程更加嚴格，一定是「械字號」，就算記者明確問到這款「絲麗516動能素」究竟是第幾類醫療器械，顧問依然強調，只要是「械字號」就可以放心注射。 記者又見到了這家醫院的院長，並再次詢問這款水光產品的批號，站在一旁的顧問用同樣的說辭忽悠記者，院長只點頭默許，卻不發一言。直到顧問建議儘快進入敷麻環節，院長才張口催促進行下一環節。 這家廣東韓妃整形外科醫院使用的麻醉劑是一張標記為「元泰婧皮膚抑菌液」的面膜，這款面膜並不是國家批准使用的表皮麻藥，主要有效成分中卻有國家嚴格管制的麻醉成分「三甲卡因」。 在檢驗水光針注射劑真偽的環節，記者按照瓶身上的醫療器械註冊證編號登上藥監局官網進行查驗，發現這款「絲麗516動能素」只是械二批號，並不能用於水光針注射。 就連這家醫院的護士也矇騙記者，稱這款械二產品是可以放心注射的。 姬妍兮醫療美容診所 執業醫師裝傻充愣 違規注射械二類麗駐蘭黑盒水光產品 記者根據消費者提供的線索又來到一家名為姬妍兮醫療美容診所的正規醫美機構。 這家機構正在大力宣傳一款在小紅書上走紅的「麗駐蘭」水光產品。 進入諮詢室，顧問身後的桌上就放著麗駐蘭黑盒，根據盒上的批號，記者查詢到此款水光產品也只是第二類醫療器械，同樣不能用於注射。然而這家機構卻給不少消費者違規注射過這款產品。 記者向操作這項手術的執業醫師餘醫生拋出直指合規性的問題，究竟打多深？餘醫生迅速警覺。 餘醫生向記者承諾，注射麗駐蘭黑盒水光產品的全過程合法合規。 記者進入體驗環節，同樣被護士貼上了一張「泊放」牌醫用退熱貼，沒過多久，唇周完全麻木。 在驗真環節，記者再次按照包裝上的批號上藥監局官網進行查驗，發現即將用於注射的針劑依舊為械二批號，不能用於注射。 敷麻過後，餘醫生若無其事地為記者違規注射這款未獲械三批號的水光產品。 注射過程中，記者再次詢問批號，餘醫生卻開始裝傻。 姬妍兮醫療美容診所裡的這位持證醫師，面對消費者對針劑情況的詢問，始終含糊其詞。 遇見美科技美容店無醫療資質 店長走私三無水光針劑、麻膏 非法行醫提供注射服務 遇見美科技美容店只是一家生活美容店，位於深圳市的一居民小區。 記者進店發現，店長在非醫療場所為消費者提供水光針注射服務。 其店內主打的JUVELOOK水光針劑並無中文標識，並未獲得市場準入許可。 在與記者的交談中，店長承認自己為消費者注射的針劑全部是從境外走私而來，就連麻藥也是從國外背回來的，過海關時謊稱是美白體膜，矇混過關。 除了JUVELOOK，這家店還為消費者注射過未獲藥監局批准的外版麗珠蘭水光針。 三無水光針在明通化妝品批發市場 明目張胆銷售 違禁麻貼73元一盒 記者來到深圳當地的化妝品批發市場——明通化妝品市場，在這家名為「鑫隆國際醫美倉」的店鋪裡，就看到了那款沒有中文標識的外版麗珠蘭水光針。 除此之外，記者還看到了紅盒的麗珠蘭水光產品，被銷售人員介紹為緊緻補水的注射用水光針劑。 這款紅盒產品的中文標籤是列印出來貼在包裝盒背後的，品牌名稱從「麗珠蘭」變成了「麗蘭」。 銷售人員向記者坦言，這些違規的水光針劑都是用來注射的，雖然盒子上沒有寫，但就是可以用來注射的。 銷售人員還建議記者上小紅書查詢外版麗珠蘭產品。果然，這些按照國家規定不能注射的水光針劑，在小紅書上竟然被推廣為效果「卓越」的高級進口注射類產品。 而市場上，毫無中文標識的違禁外版水光針遠不止這些。銷售人員發給了記者一個長達132頁的報價單，上面的水光產品種類多達幾百種。 不僅如此，在這家鑫隆國際醫美倉，還能買到國家明令禁止的違規麻貼。 小紅書成藥商、代打人員接單 平臺無名工作室無門臉兒、無資質、無底線 記者通過小紅書約到了一家位於徐州的代打水光針的工作室。這家機構無正規門臉，本應無菌的操作臺下，用過與未用的水光針、玻尿酸及針頭混雜堆放，房間裡雜亂不堪。 記者將在藥商處買到的水光針劑交給工作室的工作人員，這名工作人員卻拿起使用過的針頭開盒，驚呆了記者。 隨後的敷麻環節更讓記者意想不到，因找不到面膜棒，這位工作人員竟找來一根針頭，直接用針套充當工具為記者塗抹麻藥。 整個操作過程中，這位代打人員對敷麻藥的禁忌和注意事項隻字未提。 這位代打機構的工作人員告訴記者，她一般都是通過小紅書軟體來溝通客戶並接單，顧客往往從藥商處低價購藥，再找她們這些代打人員進行針劑注射。 這位代打工作人員還向記者介紹道，換座城市同樣可以通過小紅書輕鬆找到代打服務。 或許是記者的問題觸碰到敏感處，或許是代打人員察覺到異常，麻藥尚未敷夠時間，她便以朋友約吃飯為由，拒絕繼續服務，匆匆離開。 分手後，代打人員和那位網上牽線搭橋的藥商，都紛紛刪除了記者的微信聯繫方式。 88元的「水光針」壓根兒不是水光針 低價引流專坑不懂行的！ 記者在連雲港的薇緹醫療美容店內體驗水光針注射時，選擇了正規械三類潤致娃娃水光針，可在付款時工作人員卻以該針劑分量不足、無法打全臉為由，要求記者加購店內這款88元的東國水光產品，還強調其同樣擁有械三批號，安全可靠。 記者注意到，兩款被稱為「械三批號」的產品包裝風格迥異。查詢產品外包裝信息後發現，東國產品的適用範圍實為「預防或減少腹(盆)腔手術的術後粘連」，也就是說，這款東國透明質酸鈉凝膠根本不能用於面部水光注射！ 類似的械三類產品還有「術唯可」，其適用範圍同樣是預防腹(盆)腔術後粘連，卻也常被醫美市場用作低價引流的水光針劑。在醫顏醫美機構，這種本應注入腹腔的透明質酸鈉凝膠，竟被直接打在臉上。 (央視新聞客戶端)
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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