抗戰勝利80周年紀念活動新聞中心舉辦第二場記者招待會
2026-02-21 11:26 2,461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)
在通往AGI的道路上，並非每一步都是激動人心的百米衝刺，更多的是考驗耐力的長途跋涉 自ChatGPT橫空出世後，幾乎每一次來自OpenAI公司的產品革新，都會在全球引發震動。這一次發布的GPT-5也不例外。 據報導，OpenAI執行長薩姆·奧特曼稱，GPT-5是「世界上最好的模型」，代表著OpenAI在開發通用人工智慧(AGI)道路上邁出了「重要一步」。OpenAI官網介紹，GPT-5採用統一系統架構，整合了高效基礎模型、深度推理模塊和實時路由系統，能夠根據不同情況判斷何時該快速回應，何時應進行深度推理思考以提供專家級的答案。 GPT-5的發布，可謂讓市場期待已久。在長達數月的猜測和無盡的社區討論之後，這隻「狼」終於來了。然而，當OpenAI拉開帷幕，展示其最新成果時，市場的反應卻頗為複雜。 雖然GPT-5面向所有用戶開放、推理加強等方面確實有一些亮點，但相比ChatGPT初次亮相開啟新紀元的震撼，或是Sora用文字生成視頻帶來的那種「未來已至」的眩暈感，GPT-5的發布更像是一次意料之中的升級：掌聲仍然熱烈，但似乎缺少了過往那種足以撼動整個行業根基的驚呼。 GPT-5從登場之前就背負了人們厚重的期望。人們期待的不再是量變，而是又一次質變，或是能自主完成複雜長期任務的超級助理，或是能進行實時情感交互的數字伴侶，又或是能提出全新科學假說的研究夥伴。然而，GPT-5帶來的，更多是「更好」而非「全新」——它的錯誤更少，邏輯更嚴謹，能處理更長的上下文，理解更複雜的指令。 但這些「看不見的」改進，對於已經習慣了視覺奇觀的人們而言，衝擊力是有限的。特別是，在OpenAI籌備GPT-5的這段時間裡，整個行業並未停滯。谷歌的Gemini系列、Anthropic的Claude 3系列，以及眾多開源模型的快速迭代，已經讓市場對大模型的各項能力有了更清晰的認知。 競爭的加劇，使得任何一家公司的領先優勢都變得不再那麼絕對，市場的「驚喜閾值」被前所未有地拉高。也因此，GPT-5帶來的不是顛覆，而是一次「預期的校準」。它告訴我們，在通往AGI的道路上，並非每一步都是激動人心的百米衝刺，更多的是考驗耐力的長途跋涉。 革命性的突破往往是可遇不可求的，它們總是建立在無數次枯燥、繁瑣的量變積累之上。GPT-5在降低「幻覺」、提升事實準確性、增強安全護欄等方面所做的努力，雖然不像生成一段不存在的電影那樣令人驚喜，但都是至關重要的進步，是AI從「玩具」走向「工具」，再從「工具」走向「基礎設施」的必經之路。 成都商報-紅星新聞特約評論員 陳白
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