西藏的變遷，在一碗糌粑和一口水裡
2025-10-31 07:50 5,652次浏览□ 法治日報見習記者 丁一 □ 法治日報記者 趙麗 □ 法治日報實習生 張茗 22歲的張婷(化名)站在醫療美容機構諮詢室的門口，短短十米的距離，她卻感覺「像是走過了一個世紀」。她踏進這裡的本意只是想做個基礎護膚，卻被引導進了面診室。諮詢師對著她年輕的臉龐，竟給出了「皮膚松需要抗衰」「鼻翼寬要切除」的診斷，然後提出打造「幼態臉」的方案。 作為剛考上研究生的應屆畢業生，身高170釐米的她皮膚白皙透亮，眼神裡還帶著校園生活的神採奕奕。而走出門時，被判定為「不合格」的臉讓她心情沉重，「我才22歲啊」。直到親友點醒，她才恍然：「我好像被製造焦慮了。」 《法治日報》記者調查發現，隨著暑期來臨，不少年輕女性希望利用這段相對空閒的時間進行美容護理，提升個人形象。而在「幼態審美」風靡醫美市場的當下，部分醫美機構瞄準這一群體，他們鼓吹「衰老無關年齡」，以「打造幼態臉」為名，誘導消費者，背後隱藏的則是標準混亂的「診斷」和深埋的消費陷阱。 五家機構方案各異 「幼態臉」究竟是什麼？記者走訪多家醫美機構發現，它通常被描述為接近兒童特徵的臉型：圓潤、飽滿、無稜角。然而，如何「打造」它，往往全憑機構「一張嘴」。 記者以消費者身份暗訪了北京5家宣稱精於打造「幼態感」的醫美機構。令人啼笑皆非的是，這5家機構對記者同一張臉的「診斷」和改造方案竟然南轅北轍。 在第一家機構，諮詢師拿著工具在記者臉上比畫後，提出要「掃除疲憊感」：填淚溝、填充太陽穴、填鼻基底、打瘦臉針放鬆下頜線，最後還要豐個「嘟嘟唇」。「五官骨相沒問題，但精神狀態很重要，你現在看著像「睡不醒」，需要調整五官的比例。」諮詢師說。 到了第二家，重點變成了眼睛：填臥蠶、加寬雙眼皮、填眉弓和三角區，「眼睛是心靈的窗戶，得讓它更精神」。這家機構還拋出一堆新名詞：「撒嬌星星眼」「蝴蝶眼」「精靈耳」「嬰兒嘟嘟唇」，「這些部位的變美思路一致，比如眼睛無非就是用「童顏針」做收緊，或者用玻尿酸加膠原的方式作支撐」。 第三家機構更是發明了「幼態辨識度」的概念。儘管記者年齡不到30歲，還算年輕，卻被指「辨識度不夠」：唇不夠飽滿、鼻子不夠高、下巴不夠尖、眉弓平，導致「面部摺疊度不夠，五官不夠立體，沒有深邃感」。諮詢師甚至聲稱「90多歲都有做幼態臉的」。「年輕人是增加辨識度，年長者是抗衰。」見記者猶豫，對方立刻「關切」地問，「是不是總熬夜累呀？預算不足可以先做部分項目，有些項目今天注射完即刻就會有效果。」 第四家和第五家機構則各有側重：一家要縮鼻翼、延長下巴、豐唇，並以個別演員的「幼態臉」為例說明微翹嘴唇的重要性；另一家則要尖下巴、填太陽穴、墊高鼻子和眉弓，甚至拿出小狗圖片類比「頭包臉」的審美，暗示記者做完後「追求者會排長隊」。 話術精密風險輕描 記者在採訪中發現，支撐這些五花八門方案的，是一套精心設計的話術體系，核心直擊消費者軟肋——對衰老的焦慮和對即時變美的渴望。 記者以「幼態」為關鍵詞在某社交平臺上檢索，跳出大量相關帖子，有博主通過「骨相老化」和「飽滿幼態」的強烈反差營銷「幼態臉」，還有博主直接宣傳「童顏針」「少女線提升」等項目。 「人每一天都在衰老，明天又比今天老，如果不抗衰，那就會一直變老」「打造幼態臉之後，你找的男朋友肯定比現在好，追你的人數量肯定大幅增加」……這些說辭在記者走訪多家機構時被反覆提及，而對於可能存在的風險卻被隻言片語模糊帶過。 張婷就是被這樣一套組合拳精準誘導的。她向記者回憶，諮詢師先是拿著高倍放大鏡在她臉上仔細檢查，然後對著屏幕上的模擬圖，逐一「分析」她面部的「不足」：太陽穴不夠飽滿顯得「刻薄」、鼻基底輕微凹陷帶來「苦情感」。這些被刻意放大的「瑕疵」，與「幼態臉」的圓潤、飽滿、緊緻標準形成了鮮明對比。接著，諮詢師便拋出了那套「衰老無關年齡」「20歲就該開始抗衰」的理論，並描繪了打造「幼態臉」後「桃花運爆棚」的美好前景。 在這種氛圍下，原本只打算做基礎護膚的張婷，心理防線被一步步擊破，開始認真考慮對方推薦的注射填充方案。而當她詢問注射玻尿酸、肉毒素等項目的風險時，對方輕描淡寫道「風險很低啦」「我們是大醫院(微創科)，幾乎沒風險」「材料選對就沒問題」，甚至戲謔地說「如果有風險，那就是讓你變美的風險」。 要想打造一張「幼態臉」，價格並不便宜。 記者走訪發現，有些機構的報價動輒數萬元，高端材料或「套餐」可達十幾萬元。為了促成交易，銷售們使出渾身解數，營造稀缺感和緊迫感。 有銷售以自身「慘痛」經歷現身說法：用了特價產品下巴出問題，最後花萬元補打「童顏針」才解決，暗示「一分價錢一分貨」。有銷售利用促銷節點，「6支玻尿酸打包價12800元，限時！交500元定金就能鎖定，過半個月就恢復19800元了」，更多銷售則是以「長遠帳」說服消費者選擇高價材料，「預算高些，維持久，少修復，長遠看更划算」。 為何「幼態審美」能如此輕易地撬動消費，甚至製造焦慮？ 西南政法大學一位負責學生心理健康教育的老師分析道，容貌焦慮容易引發模仿衝動，人在焦慮時容易失去理性判斷，傾向於「隨大流」。網絡上精心修飾的「完美幼態圖」天然帶有引發焦慮的傾向。一些商家深諳當下社會人們追求「即時滿足」的心理，承諾快速變美變年輕，正是投其所好。而追求幼態外貌的深層心理，其實是渴望被喜歡、被接納的安全感，就像在社交平臺上精心修圖求贊一樣。 在北京某知名醫美機構長期擔任美容顧問的李女士坦言，「幼態臉」等概念本質是營銷工具。一些機構利用這些詞彙製造焦慮，讓顧客覺得自己不夠美，它巧妙地模糊了年齡界限，讓任何年齡段的消費者都能被納入「需要改善」的範疇。與此同時，這些機構對於「輕醫美」安全性的過度強調，也誤導了部分消費者。 「實際上，強行套用流行模板，尤其對骨骼定型的成年人進行過度填充，可能適得其反，導致「饅化臉」(面部過度填充症候群)，表情僵硬不自然。」李女士說。 系統化精細化治理 記者調查發現，圍繞「幼態審美」的營銷亂象只是醫美行業問題的冰山一角。虛假宣傳盛行、服務邊界模糊、消費者維權困難等問題相互交織。 記者在第三方投訴平臺檢索「幼態臉」等關鍵詞發現，相關投訴有500多條，投訴內容多為：所做項目涉嫌虛假宣傳，加量加價注射，誘導消費者購買項目，做完項目後面部不協調甚至毀容等。 上海市消保委曾發布通報稱，受理美容、醫美等相關投訴9000件，美容抗衰、輕醫美服務水平良莠不齊，消費者維權舉證難，主要問題包括機構誇大效果、以低價為噱頭吸引消費者，實際消費時卻以多重話術誘導加價下單；機構存在經營資質不全、資質缺乏、收費不透明、價格不對外公示等情況。 北京交通大學法學院副教授付新華指出，大量醫美廣告使用「打造幼態臉」「改善疲憊感」等模糊且無醫學依據的表述，用「無創」「零恢復期」等淡化風險，已涉嫌違反廣告法。更棘手的是社交平臺上的「種草筆記」「變美心得」等軟文，常無顯著廣告標識和風險提示，形成「內容即廣告」的灰色地帶，監管面臨取證難、定性難、處罰輕的困境。 「《醫療機構管理條例》、執業醫師法等已對醫療美容設置了「機構持證、人員持證」的雙重門檻，但現實中既存在非醫療機構超範圍經營，又存在無證人員違規手術的隱患。」付新華說，無論是受虛假宣傳誤導還是遭遇手術失敗，消費者都面臨「舉證難、認定難、追責難」的三重困境。一些醫美機構常利用厚厚的「知情同意書」規避責任，而參與營銷的博主、平臺等責任歸屬模糊，易致追責鏈條斷裂。 面對亂象，付新華建議，醫美行業治理亟須走向系統化與精細化： 嚴管廣告，清朗環境。明令禁止非醫學術語、情緒化話術和模糊效果承諾，嚴查風險提示缺失。壓實平臺責任，對社交平臺上的「軟廣」必須顯著標識，杜絕隱形營銷。 暢通維權，強化保障。司法實踐中應降低消費者對「廣告誤導—消費決策—實際損害」因果關係的舉證門檻，限制「知情同意書」被濫用於免責。將營銷鏈條上的機構、博主、MCN機構、平臺等均納入責任主體，探索「鏈條共責」。 協同監管，提升效能。清晰界定「輕醫美」項目屬性，嚴格核查機構資質與人員執業資格。建立市場監管、衛健、網信、消協等跨部門協同機制，加強信息互通，完善項目備案、事故報告和信用懲戒體系，建立統一可追溯的資料庫與高效投訴平臺。
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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