IEEE文章解讀如何防範「自主人工智慧」暴露數據隱私
2025-11-25 21:14 1,491次浏览遼源8月11日電 題：為了撐到戰爭勝利：遼源盟軍戰俘營的267天 記者 郭佳 一輛載著剛獲救盟軍戰俘的卡車，在大雨後深陷泥濘，十幾名中國農民上前推車並送來食物，溫萊特欲以美元酬謝卻遭婉拒。「沒有這些中國農民的幫助，我回不了美國。」——這是二戰期間美軍被俘的最高級別將領、美國陸軍駐菲律賓美軍總司令溫萊特中將在回憶錄中刻骨銘心的記錄。 在被解救前，溫萊特被囚禁於日軍設在吉林遼源的「奉天俘虜收容所第二分所」。現在，這處戰俘營成為遼源市二戰盟軍高級戰俘營舊址展覽館，供中外遊客參觀。 遊客在遼源市二戰盟軍高級戰俘營舊址展覽館參觀。 張瑤 攝 作為日軍在本土外設立的104座戰俘營之一。1944年12月至1945年8月期間，這裡曾關押34名來自美國、英國、荷蘭等國家及香港等地區的高級戰俘，包括5名中將、4名少將、7名地方長官和18名勤務兵。 該展覽館館長王永剛介紹，日軍選址西安縣(今吉林遼源)因其「既通又塞」的特點。這裡距四平、長春、瀋陽等城市不遠，卻群山環繞、交通不便，便於管控和防止救援。這種相對封閉的環境也便於日軍控制和疏散撤離。 戰俘關押室復原場景。 張瑤 攝 這些高級戰俘的遭遇是日軍殘酷對待戰俘的縮影。許多盟軍老兵在回憶錄中控訴，他們每天僅有的少量食物中混雜著蟲子和砂礫，來自紅十字會或家人寄送的補給品，僅有少量能到達戰俘手中。飢餓如影隨形，每個戰俘營都有人因此倒下。即便是溫萊特這樣的高級將領也未能倖免，獲救時他形容枯槁，體重僅剩44.5公斤。 「照片中的這碗米飯，混雜著白色身體、黑色腦袋的蟲子，起初，戰俘們本能地將它們挑出。」該展覽館解說員劉霽漫指著牆上的展品說，「但很快，他們意識到身體正急劇缺乏蛋白質。於是，他們開始期盼能多吃到幾隻這樣的蟲子——只為能撐到戰爭勝利，活著回家那一天。」 戰俘營隱蔽到日本投降次日，美軍「北美紅雀行動」營救隊誤降瀋陽，被駐軍短暫拘押後才獲知營地位置。 長期囚禁摧殘了戰俘的精神。溫萊特夜夜失眠，自責投降導致同胞受害。然而，美國人民視他為英雄。1945年9月2日，他與英國中將帕西瓦爾在東京灣見證日本投降，並獲麥克阿瑟贈筆留念。 紀念碑後的高大榆樹是當年高級戰俘們親手栽種的。 張瑤 攝 今天，這處展覽館是全國愛國主義教育示範基地和紅色旅遊景區，400餘件文物與數位技術再現戰俘被囚的267天。2012年，日本衛生兵行方武治在95歲時承認看守暴行。 營房前，王永剛向來訪者介紹，戰俘親手栽種的榆樹已亭亭如蓋，年輪記載著對和平的渴望。(完)
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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