好評中國丨津門和合韻：當傳統文脈奏響時代交響
2025-11-03 23:21 9,612次浏览北京8月13日電(記者 左雨晴) 記者13日獲悉，市場監管總局、國家衛生健康委、國家中醫藥局聯合發布《醫療廣告認定指南》(以下簡稱《指南》)。 市場監管總局廣告監管司市場稽查專員谷保中指出，醫療廣告是群眾獲取就醫信息的重要途徑，也是推介醫療機構和醫療服務的重要方式。隨著「網際網路+醫療」的快速發展，醫療廣告與醫療信息、醫療健康科普在表現形式上愈發接近；部分不法經營者假借「科普」的外衣變相發布醫療廣告，甚至虛構「名院」「名醫」吸引患者就醫等亂象時有發生。 他表示，《指南》在結合醫療廣告活動新特點和監管實踐的基礎上，對「什麼是醫療廣告」進行了回答；再次重申了除依法成立的醫療機構外，任何單位和個人不得自行或者委託他人發布醫療廣告；對如何區分「醫療廣告」與「醫療信息公開」「健康科普」提出了更具操作性的監管規則；對部門協同作出針對性的制度安排。 聚焦社會反映集中的無資質「黑醫院」「黑醫生」發布廣告誤導群眾就醫選擇的問題，《指南》對醫療廣告發布主體作出了嚴格的限定，明確規定了除依法設立的醫療機構外，任何單位和個人不得自行或者委託他人發布醫療廣告。 緊盯借醫療信息公示和科普活動變相發布醫療廣告的違法行為，《指南》在明確哪些形式的信息公示和科普活動不構成廣告的同時，也列舉了借醫療信息公示和健康科普變相發布醫療廣告的具體情形。 此外，為推動實現對醫療廣告亂象的標本兼治，《指南》對市場監管部門與衛生健康、中醫藥部門之間的線索移送、情況通報等方面作出了制度性安排。 《指南》的出臺，有助於準確認定和打擊利用醫學科普、健康養生變相發布醫療廣告等違法違規行為，營造更加公平的醫療廣告市場環境和有序的醫療科普社會氛圍，更好維護廣大消費者合法權益、滿足公眾對健康養生知識的需求和就醫需要。 值得一提的是，今年5月，市場監管總局還發布了《醫療廣告監管工作指南》，針對醫療廣告監管執法的原則和具體監管規則作出細化規定，為市場監管部門提供更加明確的執法指引和實操指南。 谷保中表示，兩個指南為醫療機構和網際網路平臺劃定了更為清晰的紅線和底線，在壓實平臺主體責任、精準打擊變相發布醫療廣告行為的同時，有助於防範和制止醫療行業商業營銷宣傳領域的「內卷式」競爭。兩個指南既是維護廣告市場秩序、保障消費者合法權益的應時之舉，也是推動廣告行業、醫療服務行業健康發展的長遠謀劃，通過立規矩、設紅線、清亂象，讓各類「隱形變異」式的醫療廣告宣傳無所遁形，將違法違規機構逐出市場，為守法合規企業撐腰鼓勁，為維護消費者權益保駕護航。(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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