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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。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）