醫生：可以叫醒夢遊的人，但要輕喚
2025-11-13 16:48 3,946次浏览天津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)
西雙版納8月11日電 題：湄公河「機電衛士」沈慶勇：用技術搭建四國執法友誼 作者 陸希成 曾經劫案頻發的湄公河，如今已成為繁忙有序的國際航道。近日，記者走訪雲南省公安廳水上巡邏總隊，43歲的機電民警沈慶勇向記者講述了他眼中湄公河14年的巨變。 2002年，剛畢業的沈慶勇跟隨親戚來到湄公河跑船。「船員們經常聚在一起討論，哪條船在哪裡被劫了、哪段水域不太平，晚上儘量繞開。」沈慶勇回憶，有一次他所在的貨船在湄公河會龍河口水域被武裝人員攔截，「江中間橫著一條小船，兩三個人拿槍指著你喊靠過來，只能照做。」 2011年，震驚中外的湄公河「10.5」案件發生。不久後，中老緬泰四國共同建立湄公河流域執法安全合作機制，中老緬泰湄公河聯合巡邏執法應運而生。 當時，29歲的沈慶勇毫不猶豫報名入伍，經過層層篩選，被特招為原雲南省公安邊防總隊水上支隊(現為雲南省公安廳水上巡邏總隊)機電兵。「不能讓同胞再在這條河上受欺負。」這是他當時最樸素的想法。 入伍不久，沈慶勇就經歷了一次驚心動魄的搶修。在第二次中老緬泰湄公河聯合巡航執法行動期間，寮國、緬甸執法艇螺旋槳觸礁受損嚴重，導致執法艇失去動力，在湍急江水中極易失控，更換螺旋槳迫在眉睫。深夜江水冰冷刺骨，沈慶勇憑經驗判斷清晨溫差有助拆卸，帶領戰友們堅守到天亮，終於成功修復螺旋槳，化險為夷。 14年間，沈慶勇已先後參與100餘次湄公河聯合巡邏執法行動。在他看來，湄公河變了——貨船更新換代速度加快、船員收入大幅提升、關累港貨運量增長數倍，但最直觀的變化在人心。 巡航期間，沈慶勇檢查執法艇主機控制面板。 受訪人 供圖 除了日常聯合巡邏執法，湄公河的溫情故事不斷上演。聯合巡邏執法編隊定期為沿岸各國村寨義診送藥、給孩子們送去學習文具、在江邊搭起幕布放映電影......「剛開始，當地民眾對我們還有些警惕，會保持一定距離。」沈慶勇說，如今村民們聽說要放電影，全村男女老少都會早早等在江邊；每次給學校送學習用品，孩子們會自發組織歡迎隊伍；巡邏艇經過時，沿岸民眾常常到岸邊主動招手致意。 真誠，讓四國執法人員的心越走越近。作為機電技術骨幹，沈慶勇經常協助各國執法人員解決技術難題。寮國、緬甸的執法人員都親切地用中文叫他「師傅」。沈慶勇說，如果翻譯不在現場，他就用手勢比劃，一遍遍演示維修步驟。「現在每次到各國執法點開展交流活動，他們早早就在岸邊等候，這種感覺像走親戚。」沈慶勇說，經過這些年的相處，大家早已成為朋友。 黃昏時分，記者在湄公河「金三角」(泰國、寮國、緬甸交界處)水域看到，各國貨船往來穿梭，汽笛聲聲；湄公河沿岸村落炊煙嫋嫋，孩子們在江邊嬉戲。「這樣的平靜來之不易，我們要珍惜。」沈慶勇說。(完)
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