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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）

“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）