快三彩票 - 快三彩票

2023美国少数族裔伤痛继续：安全感成奢侈品 犯罪和疫情面前“更受伤”******

　　海外网1月12日电《纽约时报》1月10日发文，讲述了一名亚裔女性在美国生活的恐惧，“出门扔垃圾被人吐口水，感到前所未有的不安全。”盘点美媒2022年的报道就会发现，这名女性的遭遇，正是少数族裔在美国糟糕境况的一个缩影：更容易成为仇恨犯罪的受害者、更频繁遭遇警察暴力执法，在新冠、猴痘疫情中受影响更严重……展望2023年，种族歧视的痼疾仍将持续困扰美国社会，少数族裔的伤痛难以愈合。

　　警察暴力执法频发 非裔更易被杀害

　　虽然非裔男子弗洛伊德遭警察跪杀案已过去两年多，但相关统计显示，美国少数族裔群体依然面临着警察暴力执法的威胁，相关致死致伤事件频频发生。

　　非营利组织“警察暴力执法地图”1月3日公布的数据显示，2022年，美国1176人死于警察执法，创下2013年有记录以来新高。平均每天3.2人死于警察执法。其中，非裔死亡人数占比高达24%，远超非裔占美国总人口13%的比重。

　　2022年6月27日，美国俄亥俄州阿克伦一名非裔男子违反交规后逃逸，被警方连开90多枪，在身中60枪后死亡。事件引发轩然大波，数千民众连日抗议游行，美国全国有色人种协进会主席斥责警方实施“针对非裔的谋杀”；7月16日，在田纳西州奥克兰，数名警察追赶一名非裔男子进入民宅后，对其殴打，还采取锁肩、踩头、电击等暴力手段；11月14日，美国有线电视新闻网曝光的监控视频显示，5名狱警在牢房内猛烈殴打一名非裔嫌犯，不仅拳击其头部，还将他拖到走廊里继续打，其中4名狱警都是白人。

　　尽管弗洛伊德案在美国引发大规模的“黑人的命也是命”抗议浪潮，但美国系统性的警察暴力和种族歧视问题并未得到解决。根据“警察暴力执法地图”统计，2013年至2022年间发生的警察致人死亡事件中，涉案人员没有被判罪的事件占总数的98.1%。司法机构频频亮起的“绿灯”，也使得美国警察在暴力执法和种族歧视问题上愈加有恃无恐。

　　仇恨犯罪层出不穷 少数族裔很受伤

　　美国社会的种族歧视，不仅存在于频发的暴力执法中，也体现在针对少数族裔的歧视、骚扰和暴力事件不断激增，包括非裔、犹太裔和亚裔在内的群体，都屡屡沦为“牺牲品”。

　　2022年5月14日，在纽约州布法罗市一家超市，86岁的非裔女子露丝·惠特菲尔德正在采购杂货，没想到在“屠杀”中遇难。一名18岁的白人男子进入超市开枪扫射，导致10人丧生，死者均为非裔。枪手专门奔赴非裔社区作案，案前还在网上大肆宣扬白人至上主义思想。

　　遇难者露丝的儿子加内尔说，他感到愤怒和痛苦，美国仇恨犯罪不断蔓延，施害者甚至不加掩饰。另一名受害人的母亲出席国会听证会时痛斥，“美国在本质上就是个暴力的国家，它建立在暴力、仇恨和种族主义之上，它所标榜的自由和平等只是自欺欺人。”

　　2022年12月12日，美国联邦调查局（FBI）公布2021年仇恨犯罪报告。尽管该报告的数据并不完整，但记录的仇恨犯罪数量依旧高的惊人。报告显示，2021年美国共有7262起仇恨犯罪事件被记录在案，是过去十年第三高的数据。加州大学圣贝纳迪诺分校“仇恨与极端主义研究中心”主任布莱恩·莱文进行的调查则显示，2021年美国针对亚裔的犯罪激增224%，针对犹太裔、拉丁裔和黑人群体的偏见性犯罪也大幅增加。

　　疫情暴露医疗不公 少数族裔首当其冲

　　2022年，面对新冠疫情和猴痘疫情的双重冲击，美国少数族裔遭受系统性种族歧视的痼疾愈发凸显，这一群体的生命权和健康权遭受不公待遇，甚至被无情剥夺。

　　2022年8月24日，美国凯撒家庭基金会发布报告称，美国猴痘疫情的种族差异显著且呈现扩大趋势，少数族裔面临更严重的公共卫生威胁。美国疾控中心数据也显示，拉美裔和非裔仅占美国总人口约30%，但在猴痘确诊病例中占比超过60%。然而，只有10%的猴痘疫苗被分配给了非裔病例。

　　美国还有研究显示，在新冠疫情期间，拉美裔和非裔美国人感染新冠概率约为白人3倍，感染后死亡率约为白人2倍。美国拉丁裔、非裔和原住民儿童因为新冠疫情成为孤儿的可能性，分别是白人儿童的1.8倍、2.4倍和4.5倍。

　　面对突发公共卫生事件，美国少数族裔屡次首当其冲，成为陷入困境最严重的群体。美国全国拉美裔医学协会执行委员会成员朱迪思·弗洛雷斯在美媒的采访中表示，从艾滋病到新冠再到猴痘，少数族裔一直无法获得公平的医疗服务，在疫情中总是处于劣势。（海外网刘强）

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）