2025年全國殘疾人云動會於8月25日啟動
2025-11-28 09:12 7,692次浏览陶鳳 近期，深圳華強北等地出現一群未成年人以「跑樓小孩」身份，從外賣員手中承接「最後垂直百米」的送餐任務，每單收費1—2元。 這些小孩多為暑期放假的學生，年齡在10—14歲之間。因為寫字樓複雜的地形導致外賣員超時風險高，而孩子因熟悉樓宇、收費低成為外賣員的「平替」。 乍一看，這似乎是個讓各方「小贏」的方案。孩子的家長多在附近做生意，在家長眼中，孩子代送外賣既能鍛鍊身體打發時間，又能通過勞動獲得報酬體會賺錢的不易。 孩子用這樣的暑期實踐取得報酬，攢下零用錢，去滿足自身的小願望。配送小哥則節省了時間，與孩子合作完成「最後一百米」，提升了送餐效率。 然而，「小贏」背後的風險卻不容小覷。無論是「跑樓小孩」，還是近期被頻頻熱議的「體育外賣」新風口，因為涉及未成年人，安全問題首當其衝。 外賣工作，表面看著簡單，實際上要搶時間、拼體力。根據媒體報導，這些孩子們既要從外賣小哥手裡搶單，還要彼此之間競爭拿單，無形之中給孩子的身心帶來巨大的壓力。 「最後一百米」，雖然距離不遠，但孩子們不可避免地要在路邊停留，要在不同樓宇之間穿梭。送單與時間賽跑本身已具危險性，即便配送小哥會留存家長電話以備溝通，一旦摔倒撞傷甚至遭遇意外，安全責任由誰承擔依然模糊。 在法律層面，亦有涉嫌違法的問題。根據我國的未成年人保護法明確規定，不得組織未成年人進行可能危及人身安全的活動，而代送顯然涉及交通、陌生人接觸等安全隱患。 若站在消費者的角度考慮，一單外賣在最後百米倒手，如果出現錯送、晚送、餐品損壞等問題，又該如何追責？ 在外賣原本的服務鏈條上，並無「跑樓小孩」一環。消費者購買的外賣服務出現問題，可對平臺、商戶、騎手追責。如今，孩子的替代方案並無商業協議，更無明確的法律規範，無疑給消費者的權益保護留下真空。 從「體育外賣」興起，關於孩子的實踐被社會各方高度關注。其中，最大的爭議便是被低估的安全風險。 鍛鍊孩子社會適應能力、體察父母掙錢辛苦、勞動創造價值，這些初衷是好的，但鍛鍊的目的是讓孩子更好地成長，而不是冒險。 在權責邊界模糊、執法依據不足、監管盲區之下，「跑樓小孩」貌似「小贏」，實則風險重重。畢竟，涉及未成年人的一切實踐，合法、安全、規範永遠要跑在最前面。
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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