美国1月发生52起大规模枪击事件******
中新社旧金山2月1日电 美国“枪支暴力档案”网站2月1日的数据显示，2023年1月 ，美国共发生52起大规模枪击事件 ，致87人死亡，创下该机构2014年开始统计此类数据以来 的同期最高纪录 。
据“枪支暴力档案” 的数据，2023年1月 ，美国只有8天没有发生至少造成4人伤亡 的大规模枪击事件 。当月，美国共有3718人在涉枪事件中死亡，其中2112人死于自杀。在此之前，美国大规模枪击事件 的1月最高纪录出现在2022年，当时该国共发生34起大规模枪击事件 ，造成43人死亡，112人受伤 。
2023年1月 ，加州发生7起大规模枪击事件，共导致31人死亡，22人受伤 。1月16日，加州中部图莱里县发生一起枪击事件造成6人死亡，包括一名17岁 的母亲及其6个月大的孩子 。1月21日夜 ，加州南部洛杉矶县蒙特雷帕克市一家舞厅发生枪击事件，导致11人死亡，9人受伤，枪手次日与警察对峙后饮弹自尽 。23日，北加州旧金山湾区半月湾市的两家农场发生枪击事件，造成7人死亡、1人受伤 ；当日，旧金山湾区奥克兰市也发生一起枪击事件，造成1人死亡、7人受伤。
佛罗里达州今年1月也发生7起大规模枪击事件，共造成5人死亡 ，49人受伤 。北卡罗来纳州和得克萨斯州均发生5起大规模枪击事件 ，分别造成11死14伤以及6死17伤 。
美国今年1月另外一起严重枪击事件发生在犹他州。1月4日，警方在该州南部小城伊诺克一处住宅内发现8人死于枪击 ，其中包括5名儿童。
“枪支暴力档案”的数据显示 ，美国近年来死于枪支暴力 的人数呈总体上升趋势 。2022年 ，该国有超过4.4万人死于枪支暴力。(完)
“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。
