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“抗中”换“和平”,民进党真能“保台”么? ******

  “九合一”狼狈败选的民进党,等不及新年就打算改换口号了。

  2022年12月24日,民进党新主席的参选者赖清德在参与活动时提出了所谓“和平保台”的口号,表示“希望大家能够和平相处”。28日,民进党公布台湾地区基层公职人员“九合一”败选报告,代理党主席陈其迈再次使用“和平保台”的字眼。

  以所谓“和平”代替“抗中”,究竟是文字游戏,还是民进党的两岸政策真的有变?

  为竞选打出动员口号

  1月15日民进党补选党主席在即,“和平保台”的提出对于赖清德有紧迫意义。有观点认为,尽管赖胜选的悬念不大,但在其“台独工作者”的政治底色上,如何调整民进党两岸政策路线,是观察赖此次竞选表现以及今后政治前途的一大重点。

  显然,这一口号是想与蔡英文任主席时期的“抗中保台”路线进行区隔,有台媒认为是与过去作“切割”。

  检讨选举失败的原因时,有民进党人士指,时下台湾民众担心战争风险的心理已经大增,继续把对抗性强烈的口号作为标语,是这次民进党选战策略的重大失误。

  身为民进党当局副领导人,赖清德亲眼得见操作“抗中保台”在“九合一”选举中失效,他定不愿重蹈覆辙。用“和平”替换“抗中”,表面上看似想降低对抗意味,弱化仇恨动员的效果。

  尤其是,在台美勾连愈加公开化的2022年,大陆军演强力震慑“台独”势力,而民进党当局只能“装聋作哑”,甚至掩盖导弹穿越台岛上空的消息。“抗中”是玩假,选票才是真诉求。

  民进党诉求的“和平”能“保台”吗?

  身为民进党内的“独”派势力,赖清德背后的支持者及深绿选民对其施加的压力,让他在选择两岸路线时空间更小。民进党现下诉求的所谓“和平”可以“保台”吗?“保台”保的又是什么?

  大陆一再对台宣示推动两岸关系和平发展的诚意与善意,民进党当局高层也时常把“和平”挂于嘴边。然而二者并非一样东西。大陆强调“和平统一、一国两制”,是在两岸双方有政治共识的基础上实现永葆和平;而民进党当局的“和平”更像是执政合法性的幌子,以战争威胁来制造民众恐慌,用以巩固顽抗大陆的执政“民意”。

  二者谁秉持诚意、谁夹带私货,并不难分辨。

  做出降低两岸对抗的姿态,并不意味赖清德会放弃“独”的政治诉求。一再突出“保台”愿景,实际却是民进党为了“保住”权柄的一党之私,甚或是保留从“保持现状”到“渐进台独”的可能性。

  只要民进党党纲中求“独”的所谓“神主牌”不下架,不承认台湾是中国的一部分,仍然操弄各种分裂祖国的伎俩,所谓的“和平”就只会是一场空谈,更遑论“保台”。反而会是“票投民进党、青年上战场”。

  没有实际行动,空喊口号毫无意义。背负着深绿政治势力的包袱拿下主席之位,赖即便调整该党两岸路线,能成功“保台”吗?无论如何包装,换汤不换药、新瓶装旧酒的“台独”路线,都只会是绝路。

  如何才能真保台?

  民进党内部一方面在调整其两岸路线,另一边也在延长兵役政策,惹得岛内年轻群体怨声载道。这与民进党自我标榜的重视青年背道而驰。

  要讨好美国、又要挽回失去的选票,成为该党如今一大难解的罩门。但外人靠不住,“台独”没出路。经过这几年,更多人认清美国只把台湾当做一枚其遏制中国的棋子,让台湾充当“炮灰”“豪猪”“肉垫”。民进党的言行不一、表里不一,让其在台湾民众心目中的信用度沦落为负值。

  2016年和2020年,民进党两次选举都为民众开出“拼经济、护和平”的竞选支票,说明他们并不是不知道选民要的是能看得见的社会发展和踏实的安全感,但他们既无诚意也无能力真正回应民意。于是利用“抗中保台”口号煽动民粹情绪,将兑现不了的承诺渲染成为选举时的肾上腺素。可如今,在军购不断、兵役延长、民生疾苦的现实下,选民们早已看透民进党的虚妄。

  于台湾主流声量场,越来越多的人在开始回忆2008年至2016年两岸关系大交流、大合作、大发展的良好局面。今天看来,当时在和平发展的主题下,台海局势稳定,两岸各领域交流合作深入推进,民间热络往来前所未有。即便是后来受到民进党当局阻挠和新冠疫情的不利影响,两岸民众希望交流合作、和平发展的呼声从未减弱。

  民进党的“台独”论述、分裂活动以及外部势力干涉两岸事务,是近年台海局势日益严峻复杂的根源。听其言,更需观其行。要想真正保台,民进党两岸路线的调整是否务实可行,应以能否体现一个中国原则、是否有利于两岸关系和平发展、是否有利于两岸民众福祉来衡量。否则就只是空谈,只会“害台”。

  艾凉

“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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