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信誉快32024-03-19

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担心得罪年轻选民,又承受不住美施压,台当局在兵役问题上躲躲闪闪******

  【环球时报特约记者陈立非】民进党“九合一”惨败后,兵役延长问题成了烫手山芋。一方面蔡英文当局为了2024年台湾地区领导人选举,不敢得罪年轻人;与此同时,美国施压又使兵役延长问题箭在弦上。台媒为此质问道,若兵役延长与军购都因美国的压力,这样的当局还能让民众相信吗?

  “当然是政治算计”

  台湾《中国时报》19日称,台“国防部长”邱国正多次表示希望兵役延长案能在12月底前公告,如今距离摊牌时刻只剩下不到两周,但政策仍未宣布。原因就在于蔡英文办公室为选举考虑,企图以拖待变。根据台“兵役法”规定,如果义务役期延长一年以内,经“行政院”公告后一年即可实施。也就是说,如果今年12月底前公告,可在2024年实施,如果今年底前未公告,明年才公告,就得等到2025年才能实施。

  一名军方官员称,如果是担心对2024年选举造成冲击,“现在不宣布,明年岂不是影响更大?”而如果能赶在今年底前公布,2024年正式恢复一年兵役期,经过精算,2024年满18岁的男子多数都在念大学,第一年征到的役男仅数千人,“连1万人都不到”。报道称,台陆军规划编5个后备新训旅,现已编成步兵117、109、101这3个新训旅,会在明年做好准备。前台南县长苏焕智18日透露,他一个朋友告诉他,民进党选举大败检讨,将延长兵役议题导致年轻人不投票列为败选原因,所以现在不敢再讨论延长兵役问题,怕影响2024年选举。他痛批,如果这个消息属实,是一个非常严重的问题,民进党整个党恐怕会被台湾人看破手脚,蔡英文和赖清德应该出来讲清楚。

  国民党主席朱立伦也痛批,民进党凡事都是政治算计,“兵役延长案会不会有政治算计呢?当然是政治算计”。

  处理好两岸关系是根本

  台“行政院长”苏贞昌18日针对兵役问题称,兵役延长案已在做最后整理,但关于防务、“外交”、两岸,这是蔡英文的职权,“行政院”会全力配合,有新做法会向民众报告。台“国防部”发言人18日称,役期调整议题所涉范围广泛,必须考虑国际及区域情势、防卫作战需求、提升台军战力及役男生涯规划等多方面因素,目前仍在以统整方式缜密研议。联合新闻网称,台军各部门目前仍在朝着不通过“立法院”修法的途径,以“恢复征兵制”、延长役期为一年进行规划,并且安排配套措施。

  台军内部对于兵役延长看法不一。台“退辅会主委”冯世宽19日称,4个月的军事训练役实在太短,延长军事训练役合情合理,“的确要当一个战斗兵或者战斗人员,4个月的时间是不够的”,现在就是静待“国防部”的研究。有退役将领认为,兵役不但要延长,而且要延长到两年,延长到一年并不够。

  但也有军方人士认为,现在台湾部队训练资源不足,再加上干部缺乏见识、知识、胆识情况下所形成的“部队文化”,无法吸引年轻人,军队又不愿投入扎实的训练,役期即使延长至一年,只具有心理安慰作用,既提升不了战力,又浪费了资源。该将领直言,民进党应该处理好两岸关系,这才是根本,延长役期不是解决之道。这次“九合一”选举,在野势力提出的“票选民进党,青年上战场”,使民进党全面崩盘,老百姓用选票清楚告诉民进党,他们不要战争。

  蔡当局不敢违逆美方

  延长兵役问题对民进党当局来说,似乎已是箭在弦上。《中国时报》19日称,如果民进党按照规划于12月底前宣布,等于承认当政多年把台海推到兵凶战危的处境,对2024年选举怎么会有利?但“役期延长是美方的要求,蔡政府咬牙也要推”。美国要台当局强化台军后备战力,蔡当局如实推动;美国要台湾增加防务预算,蔡当局照办;现在要台军恢复征兵,延长役期,“尽管对选举有影响,蔡政府也不可能违逆美方”。

  所以,绿营目前就是试图把责任推到台军和马英九头上,要军方承认马当年推动募兵制是个错误。联合新闻网19日嘲讽称,当下绿营比蓝营更爱高喊“重视国防”,但是一旦出状况、抢着要自保时,台军永远不是绿营自己人,总还是要推出去挡子弹。《中国时报》19日称,马英九当局当年实施募兵制有两大背景:一是两岸关系缓和,二是役期只剩一年,等于年年在训练新兵,浪费军中资源,也浪费年轻人的时间。而且蔡英文2016年参选前推出“国防蓝皮书”,表示支持募兵制,为何直到美方要求才想恢复征兵制?文章称,美方要台积电赴美设厂,上千名工程师及家眷赴美,美国打什么算盘,绝大多数民众都看得懂,因此在11月26日举行的“九合一”选举中以选票作出回应,那就是民众不希望台湾变成战场,“选举惨败的民进党,还看不出问题出在哪里?”(环球时报)

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么?******

  聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注,人工智能生成内容概念走上风口

  “特别能聊”的人工智能会聊出些什么?

  本报记者 时斓娜

  阅读提示

  全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域,将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

  家里要养一只猫,该如何给猫取名字?怎样写出一个纸牌游戏的代码?在不同语境中,词语“意思”到底有几个意思?这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题,在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前,不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

  产品发布短短两个月,ChatGPT的日活量已突破千万,不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注,人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

  人工智能聊天究竟能聊些啥?ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化?记者对此进行了调查采访。

  “真正像人类一样聊天交流”

  “我所热爱的是我真实的生活,因为它包含了我所有的经历和感受,是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话,实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

  随着ChatGPT大火,不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上,ChatGPT时而诙谐有趣,时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外,还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具,让其写作文、翻译文章,甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

  中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示,ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右,在生活闲聊上的意图识别率约为95%,已具备较好的语义理解能力。

  实际上,ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的?“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上,会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息,使ChatGPT知识丰富,还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

  创新交互为AIGC带来新启发

  随着人工智能技术的发展,近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高,国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

  以百度文心大模型为例,输入一个题目,它可以瞬间写出上百篇作文;根据一句话或者一段描述文本,可以生成一幅精美的画作;根据一幅图像,可以自动生成高清、流畅的视频。

  在百度技术委员会主席吴华看来,ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式,用户更容易以自然语言的方式进行交互,这会给大家带来革新性的认识,也会给AIGC带来新的启发。

  目前,国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景,通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为,ChatGPT将颠覆搜索行业,在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测,未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

  根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》,“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域,听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

  “人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩,在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展,还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示,当前,人工智能生成内容的辐射范围还在扩大,未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

  商业化落地需克服技术和伦理问题

  尽管各界对AIGC发展前景保持乐观,但从现状来看,ChatGPT等产品想要真正落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

  在对ChatGPT进行的种种评测中,ChatGPT会犯一些常识性错误,反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容,ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

  中国信息通信研究院评测结果同样显示,ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般,难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

  “ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题,但在一些略有深度的、专业性较强的领域,其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足,也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

  在技术层面以外,人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示,ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战:“一是版权问题,ChatGPT生成的内容更多来自搬运,容易引发侵权;二是信息安全问题;三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制,这对监管挑战很大。”

  在国内,AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说,国内AIGC产业基础薄弱,相关初创公司数量明显少于国外。同时,国内企业目前仍处于打磨产品阶段,还未出现较为好用的内容生成服务。

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