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无比困难的决定?蔡英文宣布延长兵役年轻人不买账******

  中新网12月28日电 综合台湾媒体报道,27日,台湾地区领导人蔡英文时隔744天召开记者会,宣布从2024年1月1日起,2005年1月1日以后出生的役男,义务役役期由4个月延长为1年。台湾舆论对这一改革批评声浪不小,“票投民进党,青年上战场”也已经成为了台湾年轻人的惯用讽刺语。

蔡英文。图片来源:台湾中时新闻网 杜宜谙 摄

  蔡英文:无比困难的决定

  年轻人:还不都是你造成的

  蔡英文在记者会上声称,延长兵役是“无比困难的决定”,还称“只要台湾够强,青年就不用上战场”。

  岛内年轻人对蔡英文的说辞并不买账:“还不都是你造成的。”

  有台湾网友直言:“问题不是服役多久,问题是为何走到兵役要延长,是谁造成的。答案大家心知肚明”。还有网友讽刺,“票投民进党,青年上战场”“为了美国优先,台湾人年年缴保护费、吃莱猪、献上台积电……结果老美还嫌不够……”。

台湾网友评论截图

  此前,也有岛内民调显示,针对“若两岸开战是否愿意上战场”问题,高达65.2%民众表示不愿意,其中20至29岁不愿上战场比例高达七成。

  暨南国际大学公共行政与政策学系教授柯于璋表示,那些反对“九二共识”的人从没能拿出一个像样的主张,只会叫嚣、反对,最终也只能把两岸情势逼到墙角;这些人不仅拿不出像样的主张,还只能靠延长兵役壮胆,声称只要台湾强盛,年轻人就不用上战场。

  延长兵役的背后,

  “选票”和“美国人”扮演什么角色?

  有台媒分析,为了争取台湾人对延长兵役的支持,民进党当局洋洋洒洒写了26页的说帖。然而,除役男薪水大幅增加,役期纳入劳保年资,还提出分年分期入营,大学4年同时完成学业与役期的构想,摆明讨好役男与家属。

  《中国时报》刊文称,让念大学的役男兼顾学业与役期,就是在抢短线,只为2024年选举。这个构想若要可行,最可能的办法就是大学生利用寒暑假去当兵,等于将役期拆成分期支付,这样训出来的兵,比现在4个月的军事训练役还不如,防务部门怎么会答应?当局难道不知道方案不可行?但仍释出研议讯息,目的就只有一个,降低2024年“大选”对民进党选举的冲击。这是标准的选举计算。

  而对于台湾宣布的征兵改革,美国白宫发言人在回复台湾“中央社”询问时表示“欢迎”。这名发言人声称,美方会依循“与台湾关系法”与“一个中国”政策承诺,持续协助台湾维持足够的自我防卫能力。

  岛内网友纷纷就此吐槽,“摆明了美国把台湾人民当炮灰在看”“台湾延长役期 美国表态肯定 民进党完成主人任务”“被人卖了还帮别人数钱”“募兵装模作样大可精简,改征兵浪费年轻人宝贵青春作美国梦数馒头?”

  对此,有台湾学者分析,目前台当局的作法,只能暂时缓解来自华府的压力,相信后续华府仍会持续针对台湾防务支出、建军规划、装备采购、战术战法与役期等项目,进行“关切”。

资料图:台湾陆军学员训练画面。图片来源:台湾中时新闻网

  备战可以避战?

  和平才能避战!

  台湾《中国时报》28日的一则评论直指,自蔡政府上台以来,持续操作“抗中保台”;但蔡政府从来不诚实告诉民众,搞“抗中保台”不是“请客吃饭”那么轻松,绝对是要付出代价的。

  孙文学校总校长张亚中28日也发表评论表示,“兵役延长”一旦落实,它只是个起步,台湾未来必须还要付出更多的代价继续增购武器,也让台湾成为美国的军火库。

  “备战才能避战”是一种似是而非的思维,要备多少军备,征募多少兵力,才能达到“避战”的效果?如果台湾确定要用“备战”的思维,那么未来防务预算必须大幅提升,“延长兵役”为1年绝对不够。

  张亚中说,台湾人民很不幸,有一个以美国马首是瞻,不在乎台湾命运的领导人;有个唯唯诺诺,看到美国就只会点头遵命的政党。两岸关系是台湾的生死大事,但民进党当局只会用“延长兵役、增加军备、依靠美国”等陈旧方法来因应,拱手将台湾的未来交给美国来操盘。

  “用创造两岸和平来确保台湾安全才是唯一的思路。”张亚中最后说道。

  • “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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