外交部：構建人類命運共同體已從中國倡議擴大為國際共識
2026-01-29 08:42 7,283次浏览8月8日下午，人工智慧產業人才生態創新大會暨三大先導產業供需對接系列主題活動啟動儀式，在中國上海人力資源服務產業園虹橋園區舉行。三大先導產業的行業專家、企業代表及重點人力資源公司代表齊聚現場，圍繞「人力資源服務精準對接三大先導產業人才需求，開創產融結合新路徑」主題，深入探討在新質生產力引發產業變革的背景下，人力資源機構如何賦能人工智慧產業，加快其業務發展和產能提升。上海市優秀人工智慧企業代表——商湯集團副總裁，畢至科技CEO趙峰帶來《大模型時代下的混合勞動力管理（人加數字員工）》主題分享。他提出，在大模型時代下，通過明確分工、優化協作、強化培訓和保障安全，對人類員工與數字員工進行管理，能夠提升效率、降低成本，助力企業創新與可持續發展。 人力資源服務機構代表——國內領先的人力資源公司CDP集團專家中心高級專家覃北平，以《智能化HR時代，AI助力企業提升企業效能與體驗》為題展開分享，憑藉AI強大的數據分析與自動化能力，可以全方位賦能企業人力資源管理，提升企業運營效能與員工工作體驗。 同道獵聘集團高級副總裁李曉峰帶來《AI重構人力資源服務新範式》主題分享。從人工智慧產品的不同應用場景、AI如何改變團隊管理方式等方面直觀展現了人工智慧對企業全鏈條創新的賦能效應。 在圓桌交流對話環節，以「探索『人工智慧+人力資源服務』兩業融合新路徑」為主題，人工智慧行業的甲方機構代表上海創智合力信息科技有限公司創始人楊勇，以及上海閔行東方有線網絡有限公司總經理、黨支部副書記趙志敏，人力資源服務機構代表人瑞人才研究院院長湯爭豔，以及虹橋智庫專家、上海關鍵企業管理有限公司創始人王桂生，一同圍繞人工智慧產業迅猛發展帶來的深刻變革及產業人力資源服務相關需求展開深入探討，提出要打造人工智慧產業「引才-育才-留才」生態閉環，為上海提升核心競爭力構築堅實人才基礎。 活動中，與會嘉賓還實地參訪中國上海人力資源服務產業園虹橋園，了解了虹橋園區的規劃建設歷程、運營管理模式以及服務企業的具體舉措，並對產業集聚、配套服務、招商引資等方面積累的豐富經驗進行了交流。嘉賓們還近距離考察園區企業在數位化人才服務、智能招聘等領域的創新成果，直觀感受「科技賦能」的人力資源服務業給企業管理帶來的無限可能。 作為「智匯先導•才贏未來」三大先導產業供需對接系列主題活動的首場特色活動，人工智慧產業人才生態創新大會成功搭建起人工智慧企業與人力資源服務機構的面對面交流橋梁，不僅讓人力資源服務機構精準把握人工智慧產業人才需求方向，更為人工智慧企業破解人力資源管理方面的難題、實現高效供需對接注入了強勁動力。主辦方期待，這一覆蓋集成電路、生物醫藥、人工智慧三大先導產業、貫穿八月至十月的系列活動，通過政企協三方協同，逐步構建起「產業需求導向、人才精準匹配、服務生態完善」的先導產業人才發展體系，為三大先導產業新一輪「上海方案」的深入實施提供堅實人力支撐，助力上海在全球產業競爭中持續領跑。本次活動由上海市人力資源和社會保障局主辦，中國上海人力資源服務產業園虹橋園區承辦，並得到上海市人工智慧行業協會、上海市生物醫藥行業協會、上海市集成電路行業協會、上海市計算機行業協會鼎力支持。（閔行區供圖）
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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