（經濟觀察）從「炫技」到幹活 機器人何時展露「真功夫」？
2026-03-14 09:02 2,892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)
北京8月14日電(記者 陳杭)在北京市懷柔區琉璃廟鎮政府前的保險服務點諮詢後，來自琉璃廟村的張秀雲提供身份證、銀行卡等信息，十幾分鐘後收到4.5萬元(人民幣，下同)理賠款，讓她對重建家園更有信心。 今年7月23日至29日，北京遭遇極端強降雨，琉璃廟鎮受災嚴重，25個行政村、69個自然村道路、電力、通信全部中斷。強降雨發生後，懷柔區在琉璃廟村村委會設立北部災區政策諮詢綜合服務中心，提供房屋受損等「一站式」諮詢服務。 懷柔區農業農村局三級調研員彭興全表示，災情發生後，該區相關部門組織各保險公司開通24小時理賠綠色通道，安排人員開展查勘定損。 8月13日，北京市懷柔區琉璃廟鎮政府前，村民向理賠人員諮詢。記者 賈天勇 攝 自2015年，懷柔區在各鎮鄉啟動農村地區農民住宅保險(下稱「農宅保險」)以來，該區農業農村局推進相關工作，將承保公司由1家增至4家，參保人數覆蓋14個鎮鄉、2個街道。農民通過自投20元，加上政府補助80元，出險後每年可享最高18萬元保障。 懷柔區農業農村局副局長王越友說，今年，該區近4.4萬戶符合條件的農民參保。截至8月13日17時，保險機構已接到報案2179件，查勘2002戶，賠付1047筆，預計理賠3500餘萬元，已理賠金額超125萬元。 「我們簡化理賠手續，免除部分證明材料，針對受損較輕的農宅，各村統一收集材料辦理賠付；根據政府部門評估清單等，對危重房屋優先查勘。」中國人壽財險北京市分公司理賠服務部員工張然表示，該公司承保琉璃廟鎮農房共2391戶，涵蓋因突發事件、自然災害等造成的房屋主體、室內裝潢、室內財產等損失，確保應賠盡賠、能賠快賠。 針對強降雨造成部分農田被淹，懷柔區農業農村局聯合各保險公司做好農作物理賠。截至目前，政策性農業保險出險5869.51畝，預計理賠300餘萬元，保險機構已為受損農戶賠款超61萬元。後續，將儘快完成承保轄區內查勘定損，爭取在最短時間內理賠農戶。 琉璃廟鎮副鎮長張金亞說，隨著水、電、通信、交通等逐步恢復，該鎮轉移安置村民已於8月6日至12日全部返鄉，災後恢復重建工作有序推進。 北京正加快恢復受災地區生產生活秩序。記者了解到，北京將統籌高質量發展和高水平安全，高標準編制恢復重建方案，系統謀劃住房重建、基礎設施修復和鄉村振興任務。(完)
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