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师恩难忘******

　　刘末利

　　1960年，对于当下，已是十分遥远。对于我，那时从学校毕业，加入中新社大家庭的情景，还是如此清晰在目。那时的我，即使与同时进中新社的同学相比，也显得非常稚嫩。我的第一个工作岗位是在专稿部通讯组。资深同事们对我关爱有加，社领导、部门领导对我的点滴表现，都给予鼓励、赞许。

　　记得1961年的春天，我奉命出差，地点是天津市区。组内资深记者张益常陪我同行，她侧重采访天津郊区。这样的安排体现了良苦用心。当时兼部主任的副社长王纪元说过：“要是刘末利一个人出门，还分不清东南西北呢。”

　　几十年来，这个“评语”一直牢记在心。1963年初，我奉调至上海记者站。第二年的春天，浙江省侨务工作会议在杭州召开。总社指定我前往采访是次会议。第一次采访大型会议，我毫无把握。到了杭州，得知张帆社长也将应邀赴会，更使我忐忑不安，心想千万不能在社领导面前“出洋相”。张帆社长抵达杭州后，抽空了解了我的采访计划。他当即给我出题目，约请与会的杭州、宁波、温州等市侨务部门负责人座谈，他也参加。社长手把手的指导，真是十分难得的学习机会。一切安排妥当，座谈就在晚上。趁那天下午休会，常驻杭州的摄影记者沈鸣陪张帆社长游虎跑，我也随行。我们在虎跑山上喝茶、聊天。后又驱车前往梅家坞，品尝龙井新茶。我倒是先把握了这个“机会”，享受龙井的美妙，一杯接一杯，忘乎所以。返程途中，自我感觉不妙——晕车了。回到宾馆，免去晚饭还不行。待到座谈会即将开始，与会者陆续到达。我却因胃里“翻江倒海”，忍不住奔进卫生间一阵呕吐。多少年来，无论我怎样努力，也想不起那次座谈的主题以及写稿过程，永远记得的是张帆社长曾经说过：“你这种身体，怎么当记者呀！”

　　这个“洋相”出得够可以的了。晕车固然是因为“内耳前庭平衡感受器受运动刺激而影响神经中枢的症状”，算不上疾病，但对一个记者确实很麻烦。“杭州事件”使我明白必须与那个平衡感受器“对着干”。后来，我因采访而海、陆、空都“晕”过了。印象最深的是上世纪80年代前期，上海决定恢复经过台湾海峡的上海至福州航班，我参加首航采访。事先我一心要在船上“现场采访”。没料到船刚出吴淞口，我就晕得躺倒了。眼看完成任务有难，幸好一位同行大力支持。他根据我的要求在旅客中物色采访对象，再陪着我前去。我就在“采访—躺下—再采访—再躺下”的节奏中完成“首航”。

　　岁月流逝。时至上世纪70年代末，终于盼来中新社恢复建制。我从上海某出版社回归中新社。1979年初，上海分社“开张”，包括分社负责人，人员只有七八个，我包揽了上海全部的经济报道工作。那时国家进入“以经济建设为中心”的新时期。上海曾经是远东经济发达的大城市，又是全国工业基地；在执行国家经济体制改革、对外开放的方针中，自有许多符合经济规律的创新之举。何况还有引进30万吨乙烯工程的上海石油化工总厂、以进口矿砂为原料的宝山钢铁总厂正在加紧建设。在这样的背景下，上海分社的经济报道应该做得有声有色，实际上却是将近3年没有达到总社的要求。上海分社“经济报道没做好”，使我承受巨大压力。我感到迷惘，无所适从。某年，总编室主任徐曰琮来上海分社。我不知道他此行的“任务”。但是他私下对我说，上海分社经济报道没有做好，责任不在于我，我已经尽职了。此话使我得到极大宽慰。1982年春，当时的副社长王士谷率总社新闻部、专稿部及广东、福建等分社的各路精英云集上海，召开经济报道工作会议。会议下达了总社对经济报道的方针和思路，交流了经济采编的经验。会下有关部门领导对我更有针对性地点拨和指导，特别鼓励我要敢于采访重大题材。于我，真是醍醐灌顶！总社领导在多年没有做好经济报道的上海分社召开经济工作会议，目的明确，效果显见。我走出了“中新社是新华社的补充”、“上海分社以报道侨务、文艺、体育等‘三宝’为主”等中新社初创时期办社和报道思想的局限，在报道思想和业务能力上都进入了一个新阶段。

　　也是在1982年，总社召开专稿工作会议，明确了“面向中间，反映现实”的专稿工作新方针。这是针对国内外形势的变化，针对海外读者迫切希望了解中国新时期政治、经济新动向而拟定的。其时香港《明报》、《快报》等常见署名“宗涓”的专电，评述中国时政。文笔挥洒自如，读得我如痴如醉，不胜钦羡。我本专稿部出身，于是学样“跟进”。专稿部负责人时来电话，给我鼓励。1984年底，我赴总社参加工作会议期间，还当面请教，受益匪浅，为我此后坚持专稿写作打下基础。上述时期，除了总社和相关部门领导之外，我的多位老同事，也给我莫大支持和鼓励，他们是我的益友，更是良师。我永远感谢他们。挂一漏万，在此不一一列举姓名了。

　　1984年底，各地方分社换班。总社委任我为上海分社采编主任。我毫无思想准备，心中茫然。刚卸任的上海分社社长姚凡对我关心又支持。他“面授机宜”道：不要脱离采编第一线。一来采编业务是我的“强项”；二来只有身在“第一线”才能指挥和组织分社的采编活动。后来，我一直按照他提示的原则去做。虽然辛苦，于我个人、于分社都足见成果，毋庸多言。

　　在中新社40年一路跋涉之中，得到多位领导、资深同事们的培养、帮助，十分难得；唯有满怀感激，永远念叨：“师恩难忘”！

　　(历史资料)

“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）