青海西寧：新人七夕節領證「脫單」
2026-02-11 03:03 2,541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)
近期，力源科技實際控制人沈萬中因違規披露重要信息罪被判刑。力源科技成為今年7月第6家因財務造假涉刑的上市公司，折射出監管層「行刑銜接、立體追責」，以及嚴懲「首惡」的執法新態勢。 所謂財務造假「首惡」，是指在上市公司或經營主體財務造假行為中，起組織、策劃、指揮或主導作用的關鍵責任人，通常為實際控制人、控股股東、董事長、總經理等高級管理人員。這些主體因在造假中扮演核心角色，成為監管追「首惡」的重點對象，需承擔更嚴厲的行政、民事及刑事責任。 力源科技案是嚴懲財務造假「首惡」的典型。一方面，造假存續1年就判刑。相較於傳統造假案動輒3年至5年的持續期，力源科技造假僅存續1年即被查處。力源科技實控人沈萬中除被處以330萬元罰金的行政處罰外，還面臨有期徒刑一年、緩刑一年六個月的刑事處罰。這標誌著資本市場違法成本顯著提高，充分體現了國務院辦公廳印發的《關於進一步做好資本市場財務造假綜合懲防工作的意見》中「強化刑事追責」的導向。另一方面，案例處理速度明顯提升。2022年9月浙江證監局出具警示函後，證監會於2023年1月立案調查，同年6月作出行政處罰，最終在今年7月完成刑事判決。整個過程用時兩年九個月，案件處理周期縮短近半。這種快速查處的機制，能夠有效遏制造假者的僥倖心理。 與力源科技案形成呼應的，是近期「集中爆破」式執法的系列案件：瑞斯康達董事長因專網通信虛假業務被採取刑事強制措施，ST東時實控人因操縱市場獲刑六年半，錦州港副總裁被依法逮捕……今年7月1日至8月7日，共有8家上市公司「首惡」被追究刑事責任，罪名涉及欺詐發行、違規披露、操縱市場等。 新證券法的修訂為此輪嚴監管提供了法律基石。對比舊法，新規將信息披露違法罰款上限從60萬元提升至1000萬元，並新增「控股股東、實際控制人組織指使造假」的從重處罰條款。更值得關注的是，最高人民法院發布的《關於證券糾紛代表人訴訟若干問題的規定》與證監會發布的《上市公司監管指引》形成政策聯動，加速構建「民事賠償+行政處罰+刑事追責」的立體追責體系。 儘管監管持續加碼，但仍有上市公司實際控制人鋌而走險，背後原因值得深思。其一，利益驅動機制尚未根本改變；其二，公司治理失效；其三，中介機構失職。更需警惕的是，隨著註冊制改革深化，部分企業為達到上市標準，造假手段越發複雜隱蔽。如瑞斯康達參與的專網通信虛假業務，通過構建「生產型公司+墊資方」的複雜架構，形成虛假自循環鏈條，這給監管帶來更大挑戰。 治理財務造假亂象，破局之路是構建「不敢假」的市場生態。在監管和執法層面，需要強化刑事司法威懾，可以參照力源科技案，推動建立從證監會立案到公安機關介入的快速響應機制，縮短行政處罰與刑事追責的時間差。在上市公司層面，進一步完善公司治理結構，對審計委員會賦予實質性監督權力。在中介機構層面，探索建立保薦機構、會計師事務所「終身追責」制度，對參與造假的機構處以市場禁入等處罰。在投資者層面，提升投資者保護力度，推廣特別代表人訴訟制度，降低投資者維權成本，形成「造假必賠」的市場預期。 力源科技案猶如一面鏡子，既照見了資本市場的暗角，也折射出監管升級的曙光。當懲戒「首惡」從經濟處罰走向刑事制裁，當造假存續一年即被查處成為新常態，我國資本市場正以前所未有的決心重塑市場信心與制度權威，實現「市場有信、投資安心」的發展願景。(本文來源：經濟日報 作者：趙東宇)
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