湖南日报全媒体记者 刘镇东

刚刚过去的暑假，中南林业科技大学涉外学院环境设计专业大三学生刘浩男，和团队一直在“死磕”模型精度。当电脑屏幕上那个数字终于停在他们满意的数值，大家欢呼雀跃。

这名还在读大三的年轻人，带着一支由中南大学、湖南大学、华中科技大学研究生组成的团队，研发出支持中文、英文、日文三种语言的“语鉴全球AIGC检测模型”。前不久，他们将模型送检湖南省软件评测中心。检测报告显示：盲测30万条中英日三语样本，AI文本总体召回率达到99.959%，人类文本总体误报率为0.135%。

“我们一次成功了。”刘浩男说，这一精度远高于目前市场上的同类产品，尤其是在人工文本误报率和AI改写识别方面，优势明显。

从“被AI震撼”到“想造一把尺”

刘浩男对AI真正产生兴趣，始于今年年初第一次使用Codex、Claude相关模型。“第一次用的时候，有被震惊到。”他回忆，当时他让AI帮忙解答一个学习问题，对方不仅回答精准，还能给出完整的推导过程。

真正让他把兴趣变成行动的，是今年4月的一份课程作业。老师要求用AIGC检测工具查重，刘浩男盘点了知网、维普、万方、中科锐鉴、腾讯朱雀等市面产品，却发现这些工具“问题不小”。“《滕王阁序》被判定为AI生成，《荷塘月色》也被标红了。”他举例说，很多明明是人工写的文本，被误判成AI；而一些AI生成的内容，反而查不出来。

而且如今大学生论文中存在一种现象：用AI写完整篇论文后，再用“降AI率”工具改写，就能轻松绕过检测。他说，“这本质上就是学术不端，但现有的工具拿它没办法。”

作为环境设计专业的学生，刘浩男也感受到AI对设计行业的冲击。“Image2生成的效果跟实拍几乎一模一样。如果不转型，毕业可能就失业了。”他开始自学机器学习，脑子里冒出一个想法：能不能做一个更精准的检测模型？

在学校彭梦老师的鼓励下，他找到华中科技大学硕士毕业的贺兴智，又拉上同校软工专业的刘承远和张泽熙，几人决定一同推进这个项目。同时，还有学校信工院的杨露教授、中南大学的夏利民教授、华中科技大学的苏曙光教授担任咨询顾问。

真正投入后，他们才发现AIGC检测没有捷径。模型过拟合、AI召回率与人工误报率难以兼顾、代码算子兼容故障……每试一条方向，都要耗费大量数据、算力和时间，而大部分版本跑出来效果都达不到要求，前后迭代了近1000个版本，终于做出1.0版本，对中文的识别精度总体表现不错，和知网、维普基本持平。

今年6月，他们成立长沙光子引擎科技有限公司。起初想取名“光子创新”，“光子”取光速、精准之意，也契合文本信息识别赛道；最后定为“引擎”，定位为产业级底层技术底座。

114平方米里的5000多个版本

创业初期，资金是最大的难题。

团队1.0版本对外部署了大约10个模型，首批营收5万多元；后续开放API，又带来近10万元收入。这笔钱看着不少，但租下麓山科创基地一间114平方米的办公室后，很快就见了底，一个月租金七八千元，还要买设备、租算力。刘浩男告诉记者，没有用免费的政府办公场地，是因为免费场地大多是开放式的，没办法敞开讨论，也担心数据和隐私安全。那段时间，每一分钱都要省着花。

初期训练都是靠团队成员的个人笔记本，但受算力和显存限制，速度很慢。刘浩男向学校反映后，信工院先后提供了一台40G算力服务器，又协调传媒与设计学院出资10万元租用算力，并抽调机房4台A100服务器，彻底解决了算力瓶颈。训练还需要大量各模型的AI样本，GPT和Claude价格不菲，苏曙光从自己课题经费中抽调4万元，购买了相关AI厂商订阅。

团队内部也出现过“信任危机”，刘浩男把实际数据和成果摆出来，大家最终选择相信团队并坚定跟随。大家经常在白板上吵方向，但吵归吵，最后总能吵到对的路子上。记得有一次，大家从中午开会到傍晚，争论是分兵做多个语言模型，还是合兵做一个多语言模型，争论了3个小时。

最后刘浩男拿出调研报告：国内市场很大，日语还是一片蓝海，没有成熟产品。与其分兵，不如合兵做一个超高精度多语模型。晚上，他带大家看了《四渡赤水》，又去中建智慧谷散步，看着花园独栋办公楼说：“兄弟们，咱们一年内也要拿下属于咱们自己的楼。”那一刻，团队凝聚力达到顶点。

技术攻坚远比想象中艰难。团队前后迭代5000多个模型版本，最终版本内部代号v5078是现在精度最高的模型。在这过程中，刘承远和张泽熙曾定下一条原则：宁可漏掉一部分AI文本，也不能冤枉一个真人。“一篇论文背后，可能是一个学生熬过的无数个夜晚。如果被一句‘疑似AI生成’轻轻否定，对他来说是很重的打击。”所以从第一天起，“低误报”就排在“高召回”前面。

最磨人的不是失败，而是“假的成功”。有些版本在测试集上分数很好看，换一批数据一测，结果却掉了下来。他们意识到，模型可能只是学会了“背答案”。于是立下规矩，每次实验改了什么、为什么没成，都记进台账。台账越记越厚，失败的版本一个个排在上面，正是这些失败，一步步把团队推向正确方向。

他们办公室的灯常亮到深夜，十一二点甚至凌晨两三点是常态。早期租算力按小时计费，不用也花钱，他们便设好脚本让设备彻夜跑模型。“有一回模型卡住，几台设备白跑一晚，我们心里在滴血”。刘浩男说。

一次便通过的盲测

“送检一次很贵，一项指标就要几千块钱，每一分钱都要花在刀刃上。”刘浩男说，为确保通过，他们提前用各种权威数据库做了大量自测，只为确保评测能一次就达到满意的效果。好在最后结果与他们自测时相差不大。

目前，模型还具备识别“降AI率”改写内容的能力，识别率约80%。同时，模型能自我迭代，导入新语料后，8小时就能自动学习，保证对最新大模型的识别精度。

对比知网、维普、万方、腾讯朱雀等主流产品，团队最大的优势，不仅是国内首个多语言AIGC检测模型，还对AI改写有很强的识别度，能识别AI降重，这是同类产品所不具备的。比起成熟厂商，他们赛道更垂直，也有属于大学生的冲劲——在500多次失败中不服输，对失败诚实，对数据敬畏。

商业化方面，团队主推私有化部署。“有些单位数据不能外流，我们把模型加密后放到他们本地，他们既能保证数据安全，我们也能保护知识产权。”刘浩男说，目标客户包括高校、新闻媒体、出版单位和政府相关单位。高校学生查一次AIGC动辄一两百元，如果部署模型，后续维护费十几万元，学生就可以免费使用。

“我们的模型精度很高，学校也会帮我们推动落地。”刘浩男说，团队正在为参加中国国际大学生创新大赛等赛事做一系列准备。

现在，团队从最初的5个人慢慢增加到13人。未来，他们想先深耕中文市场，再拓展英文、日文市场，刘浩男说，“就像农村包围城市一样，一步步占领市场，梦想成为世界一流的AIGC检测服务商。”

“创业后最大的改变，是本来迷茫的未来多了那么一点点自信。”刘浩男说，这份自信来自失败积累的经验，也来自团队做出来的成果。“我们相信，AIGC检测会是未来的刚需。而我们，正在做一件有意义的事。”

作者：刘镇东

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来源：湖南日报·新湖南客户端

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