当AI生成内容（AIGC）以指数级速度渗透日常生活时，一个尖锐的问题浮出水面：如何在海量信息中精准识别AI的”创作痕迹”？ 从ChatGPT撰写的新闻到M...

当人工智能系统误判癌症病理切片导致误诊，当自动驾驶传感器将塑料袋识别为障碍物引发急刹——这些真实案例揭示了一个紧迫命题：AI检测结果的可靠性究竟该如何...

在医疗影像分析领域，AI系统误诊率已降至1.2%；工业质检场景中，算法识别缺陷的准确率突破99.5%——这些令人振奋的数据背后，隐藏着一个被忽视的关键环节：检测...

在人工智能生成内容（AIGC）技术井喷式发展的今天，ChatGPT、Midjourney等工具已渗透至写作、设计、教育等各个领域。然而，随着AIGC的普及，如何辨别内容是否...

“当ChatGPT生成的论文摘要能骗过专业审稿人时，人工智能生成内容（AIGC）的检测已从技术课题演变为社会议题。” 斯坦福大学2023年的这项研究揭示...

在人工智能生成内容（AIGC）迅速发展的今天，如何有效检测和识别这些内容成为了一个重要课题。AIGC检测的改进方向不仅关乎技术层面的突破，还涉及应用场景的...

当一段由AI生成的新闻视频在社交平台引发舆论风波时，人们突然意识到：在AIGC（人工智能生成内容）以指数级速度渗透生活的今天，如何准确识别并规范这类内容...

在人工智能（AI）技术飞速发展的今天，AI检测已经成为医疗、工业、金融等领域的重要工具。然而，AI检测生成的复杂数据往往难以直接理解，可视化技术因此成为...

“当一段新闻视频引发全网热议时，如何证明它不是AI生成的伪造内容？” 这个尖锐的问题，揭示了人工智能生成内容（AIGC）时代最迫切的挑战。随着Ch...

当人工智能生成内容（AIGC）渗透到社交媒体、新闻出版甚至学术研究领域时，一场关于”真实性认证”的全球性监管风暴正在形成。2023年，某国际期刊...