一碗熱面背後的「好人之城」建設
2026-01-18 19:07 9,587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)
美國揮舞的「關稅大棒」，正以極具戲劇性的方式反噬其本土製造業。福特汽車最新公布的財報顯示，公司因關稅成本在二季度損失8億美元，這是其自2023年以來首次出現季度虧損。通用汽車的財報也顯示，二季度因關稅損失11億美元。旗下擁有克萊斯勒等多個美國汽車品牌的跨國車企斯泰蘭蒂斯報告稱，因關稅損失3.5億美元。美汽車業「三巨頭」預測，2025年關稅將給美國汽車業造成總計70億美元的利潤損失。 美國車企的困境，本質上是全球化產業鏈與單邊保護主義激烈碰撞的結果。以福特為例，儘管其整車標榜「美國製造」，但供應鏈卻深度融入全球體系，數千種零部件依賴海外採購。美國政府加徵零部件關稅，使福特首當其衝承受成本激增的壓力。美國汽車研究中心數據顯示，汽車關稅將導致全行業成本增加1080億美元，其中僅福特、通用和斯泰蘭蒂斯就將承擔420億美元。福特預計全年關稅將蠶食其約20億美元利潤，相當於其去年102億美元營業利潤的近兩成，衝擊力度之大可見一斑。 更具諷刺意味的是，美國政府與日本、歐盟達成的差異化關稅協議，進一步傷害了本土車企。日歐車企對美出口繳納15%關稅，而美系車輛的零部件卻被徵收25%關稅。福特執行長吉姆·法利直言，這等於讓「美國品牌在全球市場上失去了公平競爭力」。當政策制定者高呼製造業回流時，那些真正留在美國的企業卻淪為最大受害者，不僅要承受供應鏈斷裂的痛苦，還要在本土市場遭遇內外關稅差的雙重擠壓。 與此同時，關稅成本正以超預期速度向消費終端傳導。高盛測算顯示，截至2025年6月，美國企業承擔了64%的關稅成本，消費者承擔22%，出口商承擔14%；而到10月，消費者承擔比例將飆升至67%。美國研究機構安德森經濟集團警告，汽車市場漲價潮已進入倒計時，部分進口豪車及電動汽車漲幅或超1.2萬美元，本土汽車亦將上漲2000美元至3000美元。這一衝擊在次級市場更為顯著，二手車價格和汽車維修成本將隨之攀升。 通脹壓力與供應鏈混亂交織，將美國製造業拖入了持續收縮的寒冬。美國供應管理協會(ISM)最新公布數據顯示，美國7月製造業採購經理人指數(PMI)降至48，連續第5個月低於榮枯線。關鍵分項指數更顯寒意，新訂單指數為47.1，連續第6個月萎縮；就業指數降至43.4，創下2020年7月以來最低水平。 更深遠的危機在於競爭力的系統性流失。當國際競爭對手加速整合全球資源、推進電動化布局時，美國車企卻步履蹣跚，戰略機遇不斷流失。通用旗下高端品牌道朗格的困境便是明證，其面向海外市場的旗艦車型因難以消化的高額關稅成本被迫中斷訂單。這不僅是單一產品的挫敗，更折射出美國汽車業在全球化競爭中的關鍵短板。深陷內部供應鏈重構泥潭的美國車企，正在時間與資源的雙重消耗中逐漸喪失技術迭代的先機。 汽車產業的核心競爭力，本應源於開放合作下的技術創新，而非貿易壁壘下的閉門造車。美國築起的這道關稅高牆，最終困住的恰恰是牆內奮力奔跑的本土車企。(本文來源：經濟日報 作者：孫昌嶽)
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