土耳其西部發生6.1級地震 已致1死29傷
2026-02-24 07:45 6,746次浏览北京8月13日電 (記者 應妮)如何看待醫學的理性與非理性？為何醫學發達的現代社會卻容易引發健康焦慮？「當醫學遇見『非理性』」——「醫學文化史」系列新書分享會暨跨學科對話日前在京舉行，來自醫學界和文化界的知名專家、作家進行了深入探討。 對話會現場。 人民文學出版社供圖 人民文學出版社副總編輯孔令燕介紹，「醫學文化史」系列源自英國著名醫學史家、倫敦大學學院醫學史中心榮譽教授羅傑·庫特的宏大構想，由全球五十五位頂尖學者耗時八年撰寫，是首次系統梳理醫學文化史的開創性著作。2021年，人民文學出版社引進該系列，歷經五年翻譯與編輯，現已出版《醫學文化史：古代卷》《醫學文化史：中世紀卷》《醫學文化史：文藝復興卷》《醫學文化史：啟蒙時代卷》四冊，後兩冊《醫學文化史：帝國時代卷》《醫學文化史：現代卷》將於近期面世。 北京大學醫學史研究中心主任、「醫學文化史」系列譯叢主編張大慶指出，20世紀60年代「病人權力運動」催生了醫學史研究的重大轉向：從醫生主導的「自上而下」專業史研究，發展為融合患者視角的「自下而上」文化史研究。這一轉變使得普通人的醫療體驗和健康觀念進入學術視野，醫學史研究不再僅是醫學專業人士的領域，更多人文學者開始參與其中。面對醫學與文化的雙重複雜性，該叢書突破傳統通史體例，創造性採用環境、食物、疾病、經驗等八個主題貫穿各卷，全面涵蓋醫療健康領域的核心議題。該書價值在於揭示了醫學發展始終與文化演進緊密交織，通過呈現不同歷史時期人們對疾病的理解和治療實踐，幫助讀者認識到現代醫學觀念的歷史相對性，從而更理性地看待當代醫學的成就與局限。 中國作家協會副主席李敬澤從文學視角解讀醫學的文化屬性，認為醫學從來就是文化的一部分，涉及人對身體和生命的自我想像，「即使今天，我們的身體也並非完全交給理性和醫學」。面對現代醫學的局限性，他提出自己的理解：醫學始終面臨「可怕的絕對」，即某些疾病無法治癒、生命必然終結的終極命題。這使得醫學註定無法完全理性化，必須保留對非理性維度的包容。他認為「醫學文化史」系列圖書的價值正在於呈現這種張力：既包含有趣的「無用知識」，展示古人「奇怪」的治療方法，更以此為認知鏡鑑，幫助我們理解醫學發展的文化語境。他倡導寬容的醫學觀，即現代人應當接納理性治療與傳統經驗的共存，這種開放態度，恰恰體現了對醫學文化本質的深刻把握——它永遠是人類認識自我、應對生死這一永恆命題的文化實踐。 「醫學文化史」系列圖書書影。 人民文學出版社供圖 北京大學第六醫院副院長石川引用特魯多醫生墓志銘「醫學有時是治癒，常常是幫助，總是去安慰」，強調醫生需破除「萬能幻覺」，既要保持悲憫之心又要接受醫學的局限性。「例如對高血壓、糖尿病等慢性病及精神疾病而言，醫學更多是在尋求最佳管理方案而非徹底治癒。」他還從臨床實踐出發，分享了精神醫學發展中的文化啟示，重點剖析了精神醫學的特殊性——從希波克拉底的"黑膽汁"理論到中世紀的"驅魔"實踐，精神疾病認知始終與文化觀念緊密交織。 在對話中，張大慶還指出，當代醫學面臨一個顯著悖論：隨著檢測技術日益精密，人們發現的「異常指標」越來越多，但真正的健康感受卻可能不升反降。他以甲狀腺結節為例，現代儀器的高敏感性使得幾乎人人都有結節，但這種過度診斷反而可能引發健康焦慮，形成「健康主義悖論」——越是追求絕對健康，越容易陷入對健康的持續擔憂中。 這一現象背後是深刻的文化變遷。李敬澤指出，現代社會塑造了一種「絕對健康」的幻象，將健康異化為對各項指標的機械追求。「當人們用這種完美主義標準審視自身時，反而會陷入持續的不健康感。」他認為這種現象在臨床上表現為「疑病症」的增多，以及患者症狀描述的日益複雜化——文化水平越高、表達能力越強的患者，其症狀主訴往往越豐富多元。(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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