李在明支持率跌至56.5%，創就任以來最低
2025-12-07 18:40 2,514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)
杭州8月7日電 (錢晨菲 吳怡欣)7日，杭州法院司法保障人工智慧發展媒體座談會在杭州舉行。記者從杭州中院獲悉，「小某書」虛假種草案當日二審判決。截至目前，杭州法院已受理17件涉人工智慧的典型案例，其中涉及全國首例「AI換臉」民事公益訴訟案、全國首例涉生成式人工智慧服務提供者侵害信網權和不正當競爭案等多個全國首案。 媒體座談會現場。吳怡欣 攝 近年來，人工智慧技術迅猛發展，從技術探索邁向規模化應用。與此同時，涉人工智慧糾紛開始湧入司法領域，並呈現複雜多元態勢。 當日二審判決的「小某書」虛假種草案，通過對「小某書」種草平臺內容生態競爭性權益的證成，明確了在人工智慧服務場景下不正當攫取他人商業利益的規範路徑和治理框架。 杭州智慧財產權法庭庭長王江橋介紹，此案有效規制人工智慧服務提供者在輸出端、應用層以他人產品或服務內容為特定場景設計，並針對性地開展人工智慧生成服務、破壞他人合法的商業模式、不正當地利用他人已經取得的市場成果為自己謀取商業機會從而獲取競爭優勢的行為，對行業發展有重要意義。 截至目前，杭州法院受理了17件涉人工智慧的典型案例。其中，涉著作權及不正當競爭糾紛13件，專利權糾紛1件，技術秘密糾紛1件，個人信息保護糾紛2件，在人工智慧服務提供者合理注意義務的界定、人工智慧技術的專利權保護範圍、算法的技術秘密保護路徑、人工智慧技術應用的邊界等方面進行探索，旨在為人工智慧產業發展提供明確、穩定、可預期的行為指引。 杭州中院黨組成員、副院長池海江表示，人工智慧作為一項新興領域，在理論探索與司法實踐中仍存在很多亟待解決的問題，司法保護工作任重而道遠。杭州法院將以司法的確定性應對技術的不確定性，以司法的包容性激發產業的創造性，助力人工智慧產業健康發展。(完)
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