廣州網際網路法院去年以來審結涉數字文體產業糾紛案超兩萬件
2026-01-16 07:07 8,475次浏览美國藥價高得離譜，川普的降價承諾更離譜。 2023年，美國處方藥支出超過6000億美元，人均支出超過任何其他國家。蘭德公司2024年的一份報告更扎心：美國處方藥價格，比其他33個經合組織國家平均價格高2.78倍。 非法移民從墨西哥偷渡到美國的事情很常見，但面對高價藥的困局，其實也有美國人反其道而行之。比如，就有買不起胰島素的美國人越過國境，去墨西哥藥店購買這種「救命藥」。 在這樣的狀況下，美國總統川普也不得不「表態」。 近日，川普致函17家美國製藥商，呼籲它們降低美國本土的處方藥價格，使其與其他發達國家的處方藥最低價格持平。 更讓人咋舌的是，川普還放話稱，他不是要將藥價下降30%或者40%，而是要降1500%！ 這種說法一聽就不對勁：降100%意味著免費吃藥，下降1500%，豈不是讓製藥企業倒貼錢？以後美國人吃藥都有錢掙了？ 這顯然不可能。 川普為什麼會說這種「離譜話」？分析認為，一方面和他愛用誇張說辭的性格脫不了干係，另一方面，恐怕也說明他沒想認真解決這件事。 美國藥品價格之所以畸高，主要原因就是政府缺乏協商價格的能力。 獨佔專利的大型藥企可以隨意確定藥品價格，不受任何管制。凱澤家族基金會的調查結果顯示，近四分之一的美國人表示，自己「吃不起藥」。 這麼多年來，不管美國政府做出怎樣的嘗試想要改變現狀，都無法撼動藥企的巨大政治影響力。 當然，藥企有一套自己的說辭，稱「高藥價才能鼓勵新藥研發和創新」，如果藥價降低，那麼就沒有企業研製新藥，製藥技術就無法進步。 但根據本特利科學與工業融合中心的一項新研究，美國國立衛生研究院 (NIH) 在2010年至2019年期間，為354種藥物的研究投入了1870億美元。倫敦政治經濟學院的報告稱，NIH對新藥研發的投資，比製藥企業的投資要多。 這說明，美國政府機構才是新藥研發的主要投資人。說白了，美國納稅人自己掏錢支持新藥研發，到頭來還得花天價買藥，藥企成了最大贏家。 為了維持這種「躺著掙錢」的狀況，藥企花起錢來毫不手軟。 根據美國醫學會2020年的一項研究，從1999年到2018年，製藥行業和保健品行業共花費47億美元遊說，平均每年2.33億美元。 而在2020年之後，遊說費用繼續水漲船高。根據OpenSecrets的數據，製藥行業在2021年砸了近3.9億美元用於遊說。 錢花哪兒了？美國國會的議員身上。 2020年STAT的一項分析發現，當年超過三分之二的美國國會議員，收到了來自製藥公司的資金捐贈。 2024年，100名現任美國參議員中，至少有72人從製藥公司獲得了至少1萬美元，其中12名參議員獲得的捐款金額超過10萬美元。 美國製藥企業花了這麼多錢，為的是不讓政府插手藥價協商，以維持高價。 川普解決藥價的誠意也值得懷疑，不光是藥企的政治影響力很難撼動，更因為川普本人就是大藥企的「好朋友」。 川普嘴上說要降低藥品價格，可他做的事看起來像是「一屁股坐到了藥企那邊」。 2017年1月11日，還沒上任的川普就嚴厲抨擊美國藥企「逍遙法外」，並表示政府應該協商藥品價格。 但川普上任之後，就收到了輝瑞公司提供的100萬美元捐款。2017年底，川普還直接任命大型製藥公司高管亞歷克斯·阿扎爾領導衛生部，被批「讓狐狸看守雞舍」。而川普的減稅政策，更是讓大藥企獲益匪淺。 近日，川普剛宣布讓藥企降低成本，第二天輝瑞公司CEO便現身他的籌款活動……如果說他倆只是去打高爾夫，有人相信嗎？ 如此看來，美國政治的遊戲規則下，想要讓藥價真降下來，恐怕是一件「很難完成的任務」。川普的「降價承諾」，聽聽就好。 (「三裡河」工作室）
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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