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人機逆轉(zhuǎn)、敘事僵死與無事實時代——生成式革命的影響與危機

2024-03-19 04:48
南風(fēng)窗 2024年6期
關(guān)鍵詞:生育率階段水平

人機逆轉(zhuǎn)、敘事僵死與無事實時代——生成式革命的影響與危機

劉純懿 北京大學(xué)新聞與傳播學(xué)院博士生 胡泳 北京大學(xué)新聞與傳播學(xué)院教授

本文節(jié)選自《探索與爭鳴》2024年第1期

生成式AI本質(zhì)上是一種生成的技術(shù),那么理解“如何生成”則成為探討生成式AI的必要步驟。實際上,生成式AI有兩種主要的生成模型的范式,第一種是生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)。GAN是由伊恩·古德費羅等人于2014年提出的一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,也是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類、預(yù)測和解決問題方面最成功的發(fā)展之一。GAN由生成器和判別器兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。通俗一點說,當(dāng)生成器創(chuàng)建新樣本時,判別器會判斷這是一個真實的樣本還是一個偽造的樣本。當(dāng)這兩個網(wǎng)絡(luò)一起訓(xùn)練時,生成器負責(zé)生成逼真數(shù)據(jù)以“欺騙”判別器,而判別器則要提高精準度以識別這種“欺騙”。第二種生成模型范式是變分自動編碼器(VAE),該模型由編碼器和解碼器構(gòu)成。與GAN一樣,VAE同樣需要訓(xùn)練出生成模型,二者不同的是,GAN是通過“對抗”的思維來尋找平衡,而VAE則是運用概率的分布來找到函數(shù)的最優(yōu)解。

根據(jù)對生成式AI之“生成”的內(nèi)涵與機理的剖析,生成式AI的“自動化”特性也就得以顯影,即在不需要人類參與的“去人化”環(huán)境之下,如何通過機器內(nèi)部的自我對抗和自行運算,來達到以假亂真的“后真實”效果。正因如此,生成模型誕生以來就廣泛存在于諸多為人所熟知的應(yīng)用層面,比如AI換臉、高清重建、黑白電影上色等。然而,自動化和自動生成遠非人們對人工智能的全部期待。實際上該詞語的結(jié)構(gòu)組成已經(jīng)將謎底寫在了謎面之上—“人工”先于“智能”,在這些機器內(nèi)部的二元結(jié)構(gòu)中,始終呼喚和渴望著第三元的出現(xiàn),即“人”的參與和反饋。正因如此,GPT走向了ChatGPT,聊天機器人也被推向了人工智能浪潮的臺前,成為今日生成式AI的代表。

ChatGPT有一項能力是以往的語言模型難以達到的,即思維鏈能力。思維鏈被認為是人類高級智慧的象征。思維鏈能力代表著除了簡單的表面理解和直接給出回答之外,還具備復(fù)雜的邏輯推導(dǎo)和歸納總結(jié)的能力。這種思維鏈能力的獲取,得益于GPT-3模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)從GPT-2的書籍、論文擴展到代碼。代碼的加入不僅使GPT具有了代碼寫作能力,更重要的是因為代碼寫作背后需要強大的邏輯關(guān)系,因此當(dāng)使用代碼來訓(xùn)練機器時,機器的邏輯能力也得到提升。當(dāng)ChatGPT以其日益精進的思維鏈能力跨時代地回答著圖靈提出的有關(guān)機器和人腦的經(jīng)典問題,那么更進一步的問題應(yīng)該是,當(dāng)機器愈來愈趨近于人腦或者比之更甚,這時它將生成什么?

社會流動性如何影響生育率?

蔡昉 中國社會科學(xué)院國家高端智庫研究員

本文節(jié)選自《社會學(xué)研究》2024年第1期

首先,極低的人均收入水平和極高的生育率,均標(biāo)志著一個國家處在很低的發(fā)展階段。一般來說,總和生育率在4及以上的情形,對應(yīng)著前人口紅利階段或低收入組國家。可以說,處在這樣的階段上的經(jīng)濟體,仍然具有“馬爾薩斯貧困陷阱”的特征。平均而言,人們只能掙到生存水平的工資,并且高生育率包括很大一部分屬于非期望生育的嬰兒。在這種條件下,婦女(甚至兒童)參加就業(yè)成為生存的必需。

其次,我們把生育率從4降到2.1的情況,看作一個經(jīng)濟體處在逐漸開啟人口機會窗口、開始收獲人口紅利的時期。這種情況大體落在世界銀行分組的中等偏下收入(早期人口紅利)和中等偏上收入(晚期人口紅利)階段。

最后,總和生育率一旦降到2.1之下,女性勞動參與率也相應(yīng)地達到一個很高的水平,可以說已經(jīng)逐漸趨近于峰值。由于這個生育率不僅是保證人口穩(wěn)定的更替水平,同時也符合普遍的生育意愿,所以圍繞這個生育水平便產(chǎn)生“趨中”現(xiàn)象。

發(fā)展存在兩個面相,既表現(xiàn)為經(jīng)濟增長和人均GDP的提高,也表現(xiàn)為社會發(fā)展和共享水平的提高。如果發(fā)展本身能夠在兩個面相之間保持平衡,兩者之間會形成一種相輔相成的關(guān)系,從而有助于在經(jīng)濟增長和社會流動性諸方面繼續(xù)取得進步,生育率也便具有“趨中”的傾向。另一方面,如果發(fā)展的這兩個面相出現(xiàn)脫節(jié),分不好蛋糕進而妨礙繼續(xù)做大蛋糕,經(jīng)濟增長和社會流動性之間便會形成惡性循環(huán),居民對未來預(yù)期的弱化便會產(chǎn)生抑制生育意愿的效應(yīng)。

在影響生育意愿和生育率的多種因素中哪些因素更重要,取決于一個國家所處的經(jīng)濟發(fā)展階段和人口轉(zhuǎn)變階段。在中等收入階段,經(jīng)濟增長和人均收入水平提高可促進就業(yè)擴大,使生育率從較高水平向更替水平或普世水平下降。在成為高收入國家或者即將跨過高收入國家行列門檻的階段,經(jīng)濟增長動能的轉(zhuǎn)換往往會導(dǎo)致經(jīng)濟增長減速。此時,市場機會的式微也會產(chǎn)生社會流動性減弱的趨勢,推動生育率在普世水平之下繼續(xù)下降。而應(yīng)對這個階段的雙重挑戰(zhàn),即保持合理的經(jīng)濟增長速度的同時穩(wěn)定乃至提高生育率,則需要進一步消除體制性障礙,推進符合現(xiàn)代化共同特征的制度建設(shè),進而保持和增強社會流動。

當(dāng)前中國經(jīng)濟形勢分析與2024年展望

清華大學(xué)中國經(jīng)濟思想與實踐研究院宏觀預(yù)測課題組

本文節(jié)選自《改革》2024年第1期

自2010年開始,GDP增速已經(jīng)呈單調(diào)減速趨勢,2010—2019年均下滑0.33個百分點,新冠沖擊令這一趨勢更加明顯。長期以來的經(jīng)濟增速下滑,形成原因不能簡單歸咎于房地產(chǎn)、地方債務(wù)、民營企業(yè)等行業(yè)因素。事實上,這些因素是經(jīng)濟長期下行趨勢的表現(xiàn)形式,而不是問題本身。

最近十年來,國家治理的思路已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)楦哔|(zhì)量發(fā)展,重點是規(guī)范有序,在教育培訓(xùn)、互聯(lián)網(wǎng)反壟斷、供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、房地產(chǎn)市場等領(lǐng)域取得了較大成就,規(guī)范了市場秩序,完善了相關(guān)制度。這些經(jīng)濟活動的規(guī)范性治理政策產(chǎn)生了一定的收縮效應(yīng),疊加三年疫情對經(jīng)濟活動和經(jīng)濟預(yù)期帶來的巨大沖擊,經(jīng)濟社會發(fā)展活力和潛力的充分釋放受到制約。

面對這些挑戰(zhàn),必須堅持發(fā)展是硬道理,以進促穩(wěn)。為了實現(xiàn)“2035年人均GDP達到中等發(fā)達國家水平”這一目標(biāo),要盡快逆轉(zhuǎn)過去多年來人均GDP增速下降的趨勢,修補疫情沖擊帶來的一系列潛在問題,高度關(guān)注經(jīng)濟建設(shè),調(diào)整政府激勵,釋放經(jīng)濟活力,特別是要抓好未來五年發(fā)展的機遇期,為實現(xiàn)達到中等發(fā)達國家水平的發(fā)展目標(biāo)打好基礎(chǔ)。

逆轉(zhuǎn)經(jīng)濟下行趨勢、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展,需要轉(zhuǎn)變意識,宏觀經(jīng)濟政策的思路應(yīng)從“防過熱”轉(zhuǎn)向“防過冷”。一段時間以來,國家政策的發(fā)力點在于規(guī)范伴隨經(jīng)濟快速發(fā)展而出現(xiàn)的各種經(jīng)濟社會問題,力求規(guī)范有序、社會穩(wěn)定。這些規(guī)范性政策對于經(jīng)濟活動具有一定的收縮效應(yīng)。為了實現(xiàn)2035年目標(biāo),實現(xiàn)質(zhì)的有效提升和量的合理增長,宏觀總量性政策應(yīng)當(dāng)保持適當(dāng)寬松,建立“緩沖機制”,防止經(jīng)濟面臨過冷風(fēng)險。

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