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初代网红“留几手”靠“离婚”翻红,炒股亏了老婆一套房
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文斯·凯博:2008年金融危机期间我写了一本书,当时我还是政治人物,主要讨论银行体系为什么会崩溃以及带来的毁灭性后果。后来成了畅销书,我也受到很大鼓舞。所以2015年我离开政坛后就继续写有关经济政策的书,写了本小说lutu最佳路线检测下载,还写了些改变经济学研究方式的重要人物的故事。我写作的主题非常广泛,中国题材自然是重点。
人民网:您最近又在英国剑桥康河出版社出版了《相异与和谐——解开中国之谜》(Discord and Harmony——Unravelling the Chinese conundrum),是您与剑桥大学国王学院院士、英国著名人类学家和历史学家艾伦·麦克法兰教授联合编撰的对话集。您能谈谈在这本书中您们的对话和交锋吗?
文斯·凯博:其实我们倒是有很多共识。我们一致认为中国在脱贫、发展等方面取得非凡成就,以及西方应当与中国保持良好、建设性的关系,而不是对抗关系;我们都不希望看到新的冷战出现,我们对中国同样抱很积极的看法,有很多共同点。当然,我们之间的分歧在于,我曾是英国的政治家,了解这里的一些政治压力。尽管英国企业在中国可以做得很好,但也面临很多问题,并不是所有方面都是积极的。艾伦非常睿智,对中国的了解非常深,与他对话,其实我一定程度上扮演的是“友好批评者”角色。
文斯·凯博:中国的重要性在于不仅因为它拥有全球最多的人口lutu最佳路线检测下载,也是全球最大的制造业国家和全球最大的贸易国家,我们经济生活的各个方面都与中国息息相关。中国和西方在文化历史方面的差异确实很大,但这也是我们应加深互相了解的原因之一。遗憾的是,会说普通话或其他中国语言的英国人非常少,英国人对中国的了解也很有限,去过中国的人更是少之又少。双方的进一步交流只会带来积极的影响,所以理解中国历史和文化是非常重要的。我一直鼓励英国团体多与中国开展文化或经济方面的交流。
文斯·凯博:我想先从一些比较常见的方面谈起,目前一个主要问题是缺乏足够的互动。人际往来非常重要。比如有很多来英国的中国留学生,我们非常欢迎,还希望有更多中国学生来到这里。还有西方应该加大与中国在科学方面的合作力度,商业经贸合作更是双赢的,我在内阁的五年中尽力推动这一点,这是我们需要继续努力的方向。
文斯·凯博:我刚写完一本关于中国和印度发展模式相比较的书。同时我正在努力发展低碳企业,我是一家即将上市的公司的主席,公司正在为货车开发氢能基础设施,这将是迈向零碳经济迈出的一小步。我还带领一些货车公司和其他公司引入电池技术作为新的驱动。这是应对我们当前面临环境挑战的两项新技术。我认为,与同一领域的中国企业家交流很受启发,中国在新能源方面发展迅速,在这一领域与中国开展更多交流和合作非常有益。
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AI生成信息从“一眼假”到“深度伪造”,仅仅过了几年时间。几年前,网络上流行上传个人照片生成各类主题海报或视频的游戏,令人们对AI融入生活抱有了更多期待。比如,通过AI换脸实现的“蚂蚁呀嘿”搞笑视频,曾一度霸榜热搜。同时,AI技术应用于天气预报、新闻播报、医疗、手机地图等领域,让生活更加便利。然而,也产生了一些新的问题。有人用自己的照片与某女星素材合成亲密视频,引发争议;某知名办公软件将用户文档用作AI训练文本,引发反对声浪;还有一些人的声音、人脸被AI学习,生成虚假信息用于电信诈骗、造谣……
AI为人们提供新体验的同时,伴随的风险成本越来越高,不仅侵犯了一些人的合法权益,也扰乱了网络空间秩序。比如,AI生成音频技术的滥用可能侵犯个人的人格权。自然人的声音具有唯一性、独特性,是自然人人格的重要组成部分。今年4月,北京互联网法院宣判的全国首例AI生成声音侵权案,判决侵权方赔偿原告25万元。又如,AI生成的虚假音视频很容易引发误解,甚至造成恶劣影响,破坏网络信息的可信度和网络空间的秩序。今年9月,网上流传某网络平台负责人的负面“酒后”音频,给该平台招致风波,结果警方调查发现,音频内容系AI伪造。
这些“追着AI跑”的规范手段必不可少,但从AI生成内容的逻辑看,还需从前端发力,即在“投喂”素材训练AI大模型环节做好必要的规制。AI自主学习需要有大量的“学习对象”作为基础,包括声音、文字、语法、图像、热力分布等,这些素材越丰富,AI就“吃”得越饱,生成的内容就越自然逼真。当前,网友使用AI软件上传声音、人脸等个人生物信息时,几乎是不设防状态。此外,AI在获取训练素材时还缺乏一定的规范,比如用户为一次娱乐活动而上传的素材能不能被储存和多次利用?相关信息该如何使用?都应有明确的说法。
以手机APP过度索权为例,近年来,很多APP开发运营者为了获取更丰富的用户数据,后台过度索权问题饱受诟病。2021年初,工信部出台文件,明确了“知情同意”和“最小必要”两项个人信息保护基本原则,要求从事APP个人信息处理活动,应当由用户作出自愿、明确的意思表示,同时不得从事超出用户同意范围或者与服务场景无关的个人信息处理活动。同理,AI自主学习也应被划定明确、具体的边界范围。比如,用户上传的信息将被用于什么用途、如何储存及使用,要有类似“知情同意”“最小必要”的规定。