發展與安全並行，中國為人工智慧治理提供方案
2026-01-29 04:34 2,896次浏览8月8日，「滬上糧安 共築未來」——2025年上海市糧食安全宣傳進社區活動在長寧區仙霞街道仙逸小區開展。現場就即將於今年9月1日起正式施行的《上海市糧食安全保障條例》開展了普法宣傳，將法律條文轉化為易懂的圖文內容，讓市民在參觀、互動的同時，輕鬆掌握糧食安全的法律知識，讓「法治護糧」理念深入人心。 「一粥一飯，當思來之不易」「珍惜盤中餐，點滴皆辛苦」「多點單人餐，節糧從我做起」……作為「政府開放月」系列活動之一，本場活動採用集市設攤與科普互動相結合的方式，普及糧食安全法律法規，傳遞愛糧節糧理念。現場不僅為糧油企業搭建了展示與交流的平臺，更以政企民三方互動為紐帶，廣泛傾聽市場主體心聲，將糧食安全宣傳與優化營商環境緊密融合，與市民、企業一道，共同開啟築牢糧食安全防線、深化糧安普法宣傳新篇章。 活動現場，從飽滿的有機稻米到新鮮的應季果蔬，主辦方通過展位展示、產品介紹、電子看板等向居民們生動呈現了本市在豐富市場供應、提升產品品質、保障糧食安全等方面的努力與成果。光明農業發展有限公司、上海松江糧油購銷有限公司、上海美天副食品有限公司、上海施泉葡萄專業合作社、安徽燕之坊食品有限公司等多家知名糧油、農副產品企業受邀參展，共同為市民帶來好糧油、鮮水果。在糧食安全科普展區和互動遊戲區，居民們在糧食手工課堂和「蔬菜夾夾樂」遊戲中深入了解糧食生產過程、蔬菜等營養價值和節約糧食的重要性。大家還在倡議籤到區留言牆上認真寫下自己的感言，一句句話匯聚成「全民愛糧」的生動圖景，用筆墨傳遞對糧食安全的共識。 除了吃飽吃好，如何吃出健康也是時下最受關注的話題。8月8日是第17個「全民健身日」，上海崇明石榴籽公益發展中心攜手上海市同濟醫院體檢與健康管理醫學中心把減重和健康諮詢也帶到了現場。本次活動也將「隨申辦」「隨申行」等政務服務平臺宣傳帶到市民中間，現場諮詢解答、講解操作使用方法、發放宣傳資料等，讓更多企業群眾深入了解了與自身息息相關的政務服務平臺使用方式。市交通委執法總隊有關人士還在現場一對一開展普法諮詢，講解涉及糧食運輸相關法律規定要求，共同守護交通安全。活動期間，主辦方還設置了現場調研問卷環節，問卷既涵蓋市民對《上海市糧食安全保障條例》和愛糧節糧做法的認知，也設置了開放問題收集市民對活動的意見建議以及對參展企業產品和服務的期許，為後續優化活動內容提供了多元化參考。 據悉，2025年上海市糧食安全宣傳系列活動，還將繼續走進學校、走進商圈，持續傳遞愛糧節糧理念，提升全民糧食安全意識，普及全國與本市的糧食安全法律法規內容，讓糧食安全的根基在全民參與中更加穩固，讓糧油企業在更優質的市場環境中蓬勃發展。
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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