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乌公寓遭袭已致40死俄乌互相指责，到底谁干的？******

　　中新网1月17日电 综合报道，乌克兰第聂伯罗市居民楼突然遭导弹袭击造成大量平民伤亡，这事儿到底是谁干的，俄乌各执一词。

　　俄方暗示是乌克兰防空导弹拦截目标时击中了住宅楼，乌方则暗示是俄方发射的巡航导弹击中了公寓。这情节和两个月前的波兰导弹乌龙有点相似，当时俄乌也是类似说法……

　　“最致命的平民伤亡事件”

　　乌克兰第聂伯罗市公寓楼14日突然遭遇导弹袭击，造成大量平民伤亡。乌克兰应急服务部门16日宣布，公寓楼遭袭击事件的死亡人数已增至40人，此外已有39人获救、75人受伤，另有46人仍处于失踪状态。

　　路透社称，这是乌克兰危机以来“最致命的平民伤亡事件”。导弹瞬间将九层楼的建筑夷为平地。

　　“我们都住在这样的建筑物里，我们都在想象如果这件事发生在我们身上会怎样。这太可怕了，”附近的居民波琳娜说。

　　乌克兰指责是俄罗斯发射的导弹击中了乌平民公寓，并将此事件描述为“恐怖主义”行为。

　　乌克兰总统办公室副主任季莫申科在其官方社交账号发布消息称，公寓楼是遭俄军导弹击中。

　　乌克兰总统泽连斯基谴责俄方对这起攻击“胆怯得不敢出声”。

　　泽连斯基还趁此机会表示，第聂伯罗袭击事件凸显了西方加快武器供应的必要性。这也证明了乌克兰目前需要更多武器来击败俄军。

　　乌方：“我们没能力干这事”

　　这次导弹击中居民楼到底是不是俄方的责任？乌克兰总统的高级顾问竟然一不小心说漏了嘴。

　　乌总统高级顾问阿列克谢·阿列斯托维奇日前表示，乌克兰防空系统拦截了一枚俄罗斯导弹后，一栋住宅楼发生爆炸，导弹最终击中了该地点。“‘导弹’被击落。它显然落在了公寓街区。但它在掉落时爆炸了，”他说。

　　美国有线电视新闻网表示，阿列斯托维奇的言论引起了许多乌克兰政府和军方官员的愤怒，他们指责这些言论是在败坏乌克兰军队的形象并将乌克兰认定为有罪的一方。

　　第聂伯罗市长甚至抨击这位总统顾问是“自恋的动物和臭嘴”，敦促乌克兰安全局(SBU) 进行干预。

　　为了反驳阿列斯托维奇的言论，乌克兰空军还公开表示，乌军并没有能够拦截俄罗斯KH-22巡航导弹的手段。

　　据空军称，1月14日，五架俄罗斯Tu-22m3远程轰炸机在库尔斯克州和亚速海上空发射了五枚Kh-22巡航导弹。其中一枚Kh-22导弹击中了第聂伯罗的一栋高层建筑。“自俄罗斯开始军事行动以来，已向乌克兰境内发射了超过210枚此类导弹，没有一枚被我们的防空系统击落。”

　　在多方压力之下，阿列斯托维奇也很快道歉，并说他的话只是事件的一个“版本”，而不是最终的真相。然而他后来又收回了道歉，坚称他的言论措辞谨慎，并且没有否认“俄罗斯是真正的罪魁祸首”。

　　俄方：“他们自己都承认了”

　　对于乌克兰方面的指责，俄方的回应也很明确，不仅否认制造公寓楼袭击事件，还暗示乌克兰官员都自己承认是“你们干的”。

　　俄罗斯总统新闻秘书、克里姆林宫发言人佩斯科夫称，乌克兰政府应对这起致命的爆炸事件负责。

　　佩斯科夫对记者表示：“俄罗斯武装部队的攻击目标只针对军事目标，你们也已经看到了乌克兰方面的一些说法，他们说，这场悲剧是乌军防空导弹行动的结果。”

　　俄罗斯国防部也表示，14日的导弹袭击旨在针对乌克兰军方的指挥和控制系统，以及相关的能源基础设施。“所有指定的目标都被击中了。”

　　这个剧情看着眼熟

　　第聂伯罗公寓遭导弹袭击，和两个月前的波兰导弹风波，看着十分相似。相同的情节是俄乌各执一词，互相认为对方是罪魁祸首。最大的不同是，一个发生在乌克兰境内，一个发生在北约国家波兰境内。后者动静更大，调查结果也出的更快。

　　2022年的11月15日，波兰东部靠近乌克兰边境地区突然遭遇导弹爆炸，造成2人死亡。导弹爆炸刚一发生，波兰媒体和官员就表示，可能是“俄罗斯的导弹”坠入波兰领土。

　　乌克兰总统泽连斯基也迅速发文，将责任归咎于俄罗斯。乌外交部长库列巴更进一步否认导弹是由乌克兰防空系统发射，称这是俄罗斯宣扬的“阴谋论”。

　　但是，俄国防部紧随其后发布声明否认，称俄军没有使用杀伤性武器对乌波交界地区的目标发动打击。部分波兰媒体的报道是“蓄意挑衅”。

　　美国总统拜登也“打脸”了乌克兰方面的表态，称“从弹道轨迹来看，它(导弹)不太可能是从俄罗斯发射的”。美国和北约的初步调查都显示，爆炸可能是由一枚乌克兰导弹造成的。但乌克兰不打算“承担责任”，北约不愿闹大，此事最后不了了之。

“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）