東西問丨齊國君：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？
2026-03-11 14:04 6,162次浏览8月11日，中國駐日本大使館發文提醒中國公民注意徒步登山等戶外活動安全。全文如下： 8月10日下午，日本京都某大學中國留學生傅某在攀登富士山途中失聯。當事人父親向中國駐日本大使館求助，表示富士山地區暴雨，當事人電話無法接通，恐其攜帶衣物不足，發生生命危險，請我館協調日方緊急救援。我館立即成立工作組，領事們徹夜聯繫日警方，多方協調有關部門，通宵組織搜救，於11日晨確認當事人已經自行下山，安全無恙，當時失聯是因為手機沒電。 中國駐日本大使館提醒中國公民和在日遊客參加徒步登山等戶外活動時，務必提高安全意識，以免發生危險。 1、關注日方安全提醒。近期日地方政府多次提醒，地方救援力量有限，請遊客不要在天氣惡劣時段攀登富士山。日本主流媒體多次報導遊人登富士山遇險事件。 2、提前規劃路線。根據自身身體狀況和地形條件合理選擇登山路線，避免自行開闢非官方路線。嚴格遵守相關安全規定，切勿前往危險限制區域。牢記「自身是本人安全的第一責任人」！ 3、合理安排時間。預留充足登山時間，確保在天黑之前下山或抵達山中住宿地點，以防夜間滯留失溫。 4、確認天氣狀況。山中溫度較低、溫差較大、天氣多變，請關注日本氣象廳及有關山區官方網站天氣預報和氣象預警，如遇惡劣天氣，請及時調整行程，避免冒險出行。 5、準備衣物裝備。請備好羽絨服、衝鋒衣等防寒衣物及太陽眼鏡、防曬霜等防曬用品，穿著防水、透氣、舒適的登山靴，準備充足的飲用水、電解質飲料和巧克力等高能量食物，同時攜帶雨具、登山杖、照明燈、充電寶等必要登山裝備。 6、保持通訊暢通。登山前應嚴格按照當地要求履行審批報備手續，提交登山計劃書，便於警方掌握信息；確保手機、衛星電話等重要電子設備電量充足，如遇危險情況第一時間向警方、山區工作人員求助，提供具體位置信息，同時聯繫駐日本使領館求助。 日本緊急求助電話： 110(警察)、119(消防、急救)、+81-3-3501-0110(中文報警)，海外可撥打#9110 外交部全球領事保護與服務應急熱線(24小時)：+86-10-12308，+86-10-65612308 駐日本大使館領事保護與協助電話：+81-3-6450-2195 駐大阪總領館領事保護與協助電話：+81-6-6445-9427 駐福岡總領館領事保護與協助電話：+81-92-753-6483 駐札幌總領館領事保護與協助電話：+81-11-513-5335 駐長崎總領館領事保護與協助電話：+81-95-849-3311 駐名古屋總領館領事保護與協助電話：+81-52-932-1036 駐新潟總領館領事保護與協助電話：+81-25-228-8888 (總臺記者 姚瑞昕)
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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