中國雜交水稻試驗移栽在尼泊爾奇特旺啟動
2026-01-30 02:42 1,731次浏览8月11日，河南省高級人民法院官方微信公眾號「豫法陽光」披露一起烈性犬傷人致死案件引發關注。高某在村頭羊場內飼養三隻大型烈性犬，其飼養的狼狗從存在明顯安全隱患的狗籠中竄出，將路過的馬某撕咬致死。法院審理認為，高某因疏忽大意造成馬某死亡，構成過失致人死亡罪，依法判處其有期徒刑六年六個月。 這起案件引發公眾關注。 惡犬咬死路人，為何飼養者會被追究刑責？8月11日，北京澤亨律師事務所胡磊律師接受記者採訪時表示，法院判決高某犯過失致人死亡罪的核心依據，在於其未盡到合理管理義務，導致烈性犬失控致人死亡。刑法意義上的過失包括疏忽大意和過於自信兩種情形，本案中高某作為飼養人，明知犬只具有攻擊性且狗籠存在安全隱患，卻未採取有效防範措施，屬於應當預見危險而因疏忽未預見的疏忽大意過失。其「人是被狗咬死，與其無關」的辯解不成立。 烈性犬多次傷人仍未防範 撕咬路人致死後 法院判飼養人應負刑責 據案件披露，高某飼養的烈性犬在案發前已多次撲倒、咬傷他人，但他不以為意，並未採取任何防範措施避免類似事件再次發生。案發當日，馬某路過高某羊場時，一隻狼狗從底部無鐵網阻斷、與地面銜接處空隙較大的狗籠中竄出，撕咬馬某頸部及面部致其當場死亡。現場勘查顯示，該狗籠不僅底部存在空隙，頂部也僅用建材板簡易搭蓋，無鐵絲網防護，犬只可輕鬆逃脫。 法院指出，高某豢養的大型烈性犬具有很強的攻擊性，且狗籠存在明顯安全隱患，結合其此前多次發生犬只傷人事件仍疏於管理的情節，認定其存在刑法意義上的過失，構成過失致人死亡罪。對於高某提出的「馬某系被狗咬死的，與其無關」的辯解，法院認為不能成立，因其作為動物飼養人未盡到管理責任。 從拘留到判刑 烈性犬飼養的「法律雷區」有哪些？ 針對案件涉及的法律問題，北京澤亨律師事務所律師胡磊、北京市大禹律師事務所律師陳嘉偉接受了記者採訪，就相關法律規定和司法實踐進行解析。 胡磊介紹，我國法律對烈性犬、大型犬的飼養有嚴格規範。2026年1月1日生效的新治安管理處罰法，對於違反規定飼養烈性犬的行為規定了行政處罰的具體罰則，即初次處警告；警告後仍不改正，或致使動物傷害他人的，處五日以下拘留或一千元以下罰款；情節較重的，處五日以上十日以下拘留。另外，未對動物採取安全措施比如未牽繩、未戴嘴套而致使傷害他人的，處一千元以下罰款；情節較重的，處五日以上十日以下拘留。對於違法出售烈性犬等危險動物，初次處警告；警告後仍不改正，或導致動物傷害他人的，按上述標準處罰。 胡磊介紹，民法典中，也明確規定了禁止飼養的烈性犬造成他人損害的，動物飼養人或管理人需承擔侵權責任，包括賠償醫療費、誤工費、精神損失費等。 胡磊提到，部分城市還通過地方性法規明確禁止飼養特定烈性犬種，例如阿拉斯加犬、羅威納犬等，飼養人需遵守當地禁養規定。若未遵守規定，可能面臨多重法律後果：行政層面，公安機關可對違規行為處以警告、罰款甚至沒收犬只；民事層面，飼養人需承擔無過錯賠償責任，即使受害人存在挑逗行為，禁止飼養的烈性犬致人損害仍需全額賠償；刑事層面，若因管理過失導致他人死亡，可能構成過失致人死亡罪。 對於上述案件，陳嘉偉認為，法院認定高某構成過失致人死亡罪，核心在於其「刑法意義上的過失」，即高某明知烈性犬具有攻擊性且已多次傷人，卻因疏忽大意未消除狗籠安全隱患，輕信能夠避免危害結果發生。 「動物飼養人對動物傷人承擔責任的前提是存在管理過錯。」陳嘉偉強調，高某的辯解「人是被狗咬死的，與其無關」不能成立，因為法律明確規定飼養人對動物負有管理義務，狗的傷人行為本質上是飼養人疏於管理的延伸。而「烈性犬多次傷人」「狗籠有安全隱患」等情節，既證明了高某主觀過錯的持續性，也加重了其行為的社會危害性，對定罪和量刑均起到關鍵作用。 胡磊認為，法院判決高某犯過失致人死亡罪的核心依據在於其未盡到合理管理義務，導致烈性犬失控致人死亡。刑法意義上的過失包括疏忽大意和過於自信兩種情形，本案中高某作為飼養人，明知犬只具有攻擊性且狗籠存在安全隱患，卻未採取有效防範措施，屬於應當預見危險而因疏忽未預見的疏忽大意過失。其「人是被狗咬死，與其無關」的辯解不成立，因為即使按照民法典的規定，動物飼養人承擔無過錯責任，除非能證明損害是因被侵權人故意或重大過失造成。 胡磊表示，本案中，「烈性犬多次撲倒、咬傷路人」表明犬只具有明顯危險性，「狗籠存在明顯安全隱患」則反映飼養人長期疏於管理，這些情節共同證明高某主觀過失程度較深，且屬於「情節較重」情形，直接影響定罪並導致量刑加重。 胡磊介紹，除過失致人死亡罪外，動物傷人還可能涉及故意傷害罪、以危險方法危害公共安全罪等罪名。故意傷害罪適用於飼養人故意驅使動物傷人的情形，例如主動放開犬繩放任攻擊他人；以危險方法危害公共安全罪則適用於在公共場所未採取措施，導致動物威脅不特定多數人安全的情況，如烈性犬在人群密集區域失控。 陳嘉偉指出，若飼養人已採取合規安全措施(如使用合格狗籠、牽狗繩)，但因意外導致傷人事件(如地震致狗籠損壞)，可能認定為意外事件，減輕或免除責任；但因措施存在缺陷或未及時維護導致傷人，仍可能被認定為存在過失，需承擔相應責任，但過錯程度可能較未採取措施的情形減輕。 陳嘉偉提醒，普通動物飼養人尤其是烈性犬飼養者需注意：嚴格遵守地方規定，不擅自飼養烈性犬、大型犬，合法飼養需辦理相關證件；盡到嚴格管理義務，確保犬只不會脫離控制(如使用合規狗籠、外出牽繩)；若犬只曾有傷人史，必須採取更嚴密的防護措施，消除安全隱患；一旦發生傷人事件，積極賠償被害人損失，可減輕刑事責任。
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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