湖北鄂州出入境邊防檢查站揭牌成立
2025-11-25 16:48 6,183次浏览在全球氣候變化日益嚴峻的背景下，美國環境保護署卻在7月29日公布了一項提案，擬撤銷關於「溫室氣體排放危害公眾健康和福祉」的科學認定，這一提案引發了廣泛爭議。目前該提案已進入為期45天的公眾意見徵詢期，央視記者日前在紐約市隨機走訪，採訪了幾位當地居民，多數受訪者明確反對這一提案，認為它既缺乏科學依據，也不符合公共利益。當地居民 唐尼爾：這不是一個好主意，有些人試圖改變事實，以更好地符合他們自己的利益。這不是個好主意，不是一件好事。當地居民 史蒂芬：我覺得這會影響到每個人的生活。任何能讓我們更環保，更關注地球的事情都是有益的，因為現在一切都很混亂。當地居民 蘇珊：我不明白他們為什麼這麼做，這對經濟有害，這對人民有害，對這個國家的未來有害，對世界的未來也有害，我不清楚是什麼驅使他們這麼做。不少人指出，撤銷科學認定的做法背離氣候共識，將對經濟、公眾健康以及美國和世界的未來造成損害。有人強調，氣候變化的現實影響已經顯現，極端天氣、洪水、火災頻發，這不僅威脅當代，更會嚴重影響下一代的生存環境。當地居民 加布裡埃爾：我認為氣候變化會影響到我們的下一代。我們談論的冰川融化、海平面上升等環境問題，這些都將在40年後或60年後，對我們的後代造成嚴重影響。還有居民質疑，這項提案背後是少數利益集團驅動，為少數富人服務，而非為公眾利益著想。同時，一些受訪者還表示，這種做法會讓美國在國際氣候談判中的信譽受損，進一步損害美國的國家形象。當地居民 唐尼爾：是的，因為我們已經在外界看來像一群傻子一樣了。一些受訪者呼籲，美國應當繼續減少化石燃料依賴，發展替代能源，這是全球趨勢，也是過去幾十年來國家的發展方向。他們希望，即便聯邦政府政策倒退，工業界和社會各界也應堅持推動綠色轉型。當地居民 蘇珊：我認為這一提案會在法庭上遭遇挑戰 ，最終不會成為現實。我甚至認為考慮這個問題是非常可怕的，目光短淺。絕大多數人，包括工業界，都不同意這一提案，它不可能實現。我希望工業界會繼續努力，減少化石燃料的使用、取得進展，這是世界的發展方向。逃避氣候責任 美國能源轉型屢掛「倒擋」有統計顯示，美國是全球歷史第一排放大國、全球累計溫室氣體排放最多的國家，但美國在承擔相應責任的問題上卻是萬般推諉、頻繁甩鍋。僅在今年，從退出《巴黎協定》，到擬取消大量應對氣候變化的聯邦資金投入，再到「重錘」清潔能源產業，美國能源轉型之路屢掛「倒擋」，凸顯出美國對應對全球氣候變化的不負責任。今年1月，川普就任美國總統首日即籤署多項行政令，宣布美國再次退出《巴黎協定》，還要求暫停海上風電和陸上風電項目所有相關審批工作。2月，美國政府宣布「在法律允許的最大範圍內」取消所有應對全球氣候變化活動。3月，美國環境保護署宣布著手撤銷美國數十項重要的環境法規。4月，美國總統行政令指示，聯邦政府部門和機構終止針對煤炭行業的歧視性政策。5月，美國環境保護署表示正在起草一份旨在取消對美國境內燃煤和燃氣發電廠溫室氣體排放限制的方案。7月初，美國總統川普籤署「大而美」稅收和支出法案。該法案取消了數十項綠色能源激勵措施，清潔能源稅收優惠被大幅度削減，同時傳統能源獲得明顯政策傾斜。7月底，美國環境保護署公布提案，擬撤銷2009年發表的「溫室氣體排放危害公眾健康和福祉」科學認定。今年11月，《聯合國氣候變化框架公約》第30次締約方大會（COP30）將在巴西貝倫舉行。而就在7月，美國國務院裁撤全球變化辦公室，解僱了最後一批美國氣候談判代表。全球變化辦公室的取消，意味著美國在氣候變化國際談判中失去代表席位，在《聯合國氣候變化框架公約》第30次締約方大會將不會出現美國官方代表的身影。專家：美氣候政策服務國內政治經濟利益此次美國政府撤銷溫室氣體排放危害認定的這一提案獲得通過的可能性有多大？一旦獲得通過，提案又將將會對全球應對氣候變化的努力帶來什麼影響？分析指出，當前美國政府的能源政策呈現幾個傾向：一是重點扶持傳統油氣資源、擴大傳統能源出口，極力維持美國作為全球最大石油和天然氣生產國的地位；二是廢除上屆政府「綠色新政」，取消對化石能源的一些限制，暫停或削減對清潔能源行業的聯邦支持；三是放鬆環境監管、降低環保標準，以降低生產成本。美國環境保護署這一提案發布的時間點，也引發了外界關注。川普政府稱已獲得日本、韓國、歐盟等國的能源承諾。據協議，歐盟需在三年內購買價值7500億美元的美國能源產品，韓國承諾購買1000億美元的能源，日本承諾大量投資美國能源基礎設施。專家認為，美國鬆綁溫室氣體排放的一系列舉措都是出於國內政治和經濟利益的考量。哥倫比亞大學法學院薩賓氣候變化法律中心主任 麥可·傑拉德：川普政府並不認為氣候變化是一個特別嚴重的問題，因此他們不願意出臺可能給美國帶來經濟成本的監管措施，撤銷「危害判定」是其廢除溫室氣體減排法規的一項舉措。我認為這一決定並非基於科學依據，儘管他們確實找來少數科學家支持其立場，但整體而言 ，這更像是出於政治和經濟利益的考量。分析人士認為，這一提案所提出的科學依據十分薄弱，必將面臨激烈爭議和不確定的前景。哥倫比亞大學法學院薩賓氣候變化法律中心主任 麥可·傑拉德：這項決定肯定會在法庭上引發激烈爭論，一旦政府正式撤銷「危害判定」，相關訴訟勢必隨之而來。就我個人而言，我對這一撤銷能否成功持高度懷疑態度，我認為他們所提出的科學證據非常薄弱，遠不如支持氣候變化是重大問題的大量科學研究有力。在國際層面，川普政府的氣候政策也正持續衝擊全球氣候合作。作為一個超級大國和累計溫室氣體排放最多的國家，美國應對氣候變化的消極態度將帶來負面的示範效應，從而削弱全球氣候合作的力度。哥倫比亞大學法學院薩賓氣候變化法律中心主任 麥可·傑拉德：就目前而言，美國並未試圖在全球氣候行動中發揮領導作用，至於此次撤銷「危害判定」的嘗試只是政府早已宣布的整體政策方向中的一部分。但它可能會為其他國家中，反對氣候行動的政府提供藉口，讓他們削弱本國應對氣候變化的承諾。其他國家的政治人物很容易辯解說，「美國都不行動，我們為什麼要做」。央視記者 許弢：隨著全球氣候變化的加劇，聯合國在其「2030年可持續發展目標」中明確提出，所有國家必須共同努力，以減少溫室氣體排放，並推動低碳經濟轉型。然而，從再次退出《巴黎協定》到最近擬撤銷對溫室氣體的「危險認定」，川普政府在氣候問題上的態度似乎一直與全球應對氣候變化的努力背道而馳。氣候變化不僅是環境問題，更是全球發展的重大議題。美國在這一領域的做法，無疑會成為全球氣候努力的絆腳石。
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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