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"最好看的2018中文字幕国语1",▲当地时间2024年3月11日，韩国仁川，一家大学医院中的医务人员。图/ICphoto　　据央视新闻消息，韩国全国医科大学教授紧急对策委员会当地时间4月23日召开的线上总会决定，韩国全国医科大学教授将自本月25日起按计划辞职，并自下周起每周停诊一天。　　此前，韩国大韩医师协会紧急对策委员会就韩国政府提出的“允许医科大学在政府原定扩招人数的50%至100%范围内自主调整扩招规模”方案进行讨论。紧急对策委员会在会后表示，政府提出的方案不是“根本的解决问题的方法”，所以医师协会不能接受。　　随着韩国医学院教授们宣布即将正式加入对抗政府“扩招医改”行列，人们开始越来越热烈地谈论一个至关重要的话题：刚刚在议会大选中收获一场惨败的尹锡悦，此番能否顶得住压力？　　医学院教授“开始辞职”　　自2月20日开始，为抵制尹锡悦政府大幅增加韩国医学院招生名额的“医改”方案，总数在13000人以上，约占韩全部医生总数三至四成的见习医生开始广泛辞职、罢工。政府则以拒绝接受辞职、吊销行业证书、强迫服兵役等强硬手段应对。　　公众一度强烈支持政府“医改”，希望借此减少就诊难度和轮候时间，结果却等来了更漫长的候诊周期和更糟糕的就诊体验。　　社会最反感的原本是高阶医生坐享高薪，因此在政府和医生对抗之初，民众几乎一边倒支持前者。但事态持久化后他们发现，走在抗争第一线的都并非真正收入丰厚的高阶医生，而是收入不过和普通白领半斤八两、工作强度却高得出奇的见习医生。　　3月16日，情况终于发生改变，韩国医学院教授们扬言要亲自下场了。　　当天，号称来自全国20所医科大学和16个综合大学医学院系（全国共40个医科大学和院系）的医学院教授以“医学院教授紧急委员会”名义举行线上会议。会后由总召集人宣布，将自3月25日起开始辞职并“部分罢工”，以声援见习医生的“合理抗争”。　　在韩国，医学院教授并非仅负担医学院教学工作，而是所有医疗部门高阶专科医生的统称，是韩国医疗卫生体系“金字塔”的最顶端所在。　　见习医生普遍辞职、罢工，政府还可动员军队卫生系统干预等非常手段“硬挺”，一般患者和急诊患者治疗救助会受影响，但已预约的疑难杂症治疗受影响不大。一旦医学院教授加入抗争行列，则整个韩国医疗卫生金字塔都将摇摇欲坠，岌岌可危。　　不过，教授们的抗争显然是在“缓发引信”。他们递交的是那种通常被韩国职场“行规”默认为“受理后1个月不回应则自动生效”的辞职信，且递交后并没有普遍展开诸如罢工和“辞职立即生效”在内的激进对抗措施。　　然而，4月22日，韩国保健福祉部的高官再次“撮火”。第二副部长在新闻发布会上声称“除非所在大学校长接受，否则辞职不会自动生效，现实是一个都不会被接受”。　　与此同时，尹锡悦政府宣布成立“医疗改革特别委员会”，计划由总统委员会、卫生部和其他相关部委官员外加20名左右专家组成，讨论“如何推动医改”。　　按既定计划，2025年度医学院招生名额将在4月底敲定，尽管选情不利之际曾有传言称“政府可能收回扩招方案”，但最新“吹风”却显示，尹锡悦政府打算“头铁”到底。　　最新方案不过在原方案基础上的“小修小补”，可能象征性减少扩招总量，也可能总量不变。授权各医学院系自行“酌情”接受新分配到自己院系的“小配额”比例，“可在50%—100%间浮动”。　　正如一位匿名医生在网上所言，政府“耍弄推销员话术，诱使对方在‘分期付款或一次付清’间二选一，而其实还有不购买的选项”。　　于是，医学院教授们的辞职“按计划从4月25日正式开始”，并称“如果政府没有政策接受我们的辞职，我们将继续下去”。　　大韩医师协会（KMA）和韩国见习医生及住院医生协会（KIRA）已宣布抵制政府牵头的“医疗改革特别委员会”，这意味着他们已亮出自己的底牌：只和政府讨论“是否扩招”，而不会和后者讨论“扩招多少”。▲当地时间2024年4月1日，韩国光州，韩国总统尹锡悦就日前韩国医改矛盾问题发表“对国民谈话”。图/ICphoto　　两边都下不来台　　此前许多分析都认为，尹锡悦政府之所以不顾争议放出“扩招医改”的胜负手，并不惜动用铁腕强推，系其发现这一政策导致不满，在韩国社会已成为不分派系、阵营、阶层的普遍情绪。尹锡悦希望借此提振低迷的民意支持率，确保执政党及右翼在4月10日举行的国会选举中有所收获。　　既然国会选举业已尘埃落定，执政党及右翼事与愿违地收获一场惨败，政府就应痛定思痛、改弦更张，至少松动一下已被证实对选情并无帮助的“扩招医改”，缓解一下矛盾对立情绪。　　但选举尘埃落定不过半个月，此次“扩招医改”的急先锋——保健福祉部再次“鸣锣挑战”，而此前干打雷不下雨的医学院教授们也终于作势下场，这是怎么回事呢？　　尹锡悦政府也是迫于无奈。因国会选举惨败，总理、执政党总召集人以下众多高官辞职，保健福祉部高官虽基本置身事外，却也受到极大震撼和冲击，深感自己前途与“扩招医改”命运已被绑在一起。　　国会选举结束后，尹锡悦在对韩国国民的“致歉”中仅强调“沟通不够”，却表示将“更好地推动改革”，表明其完全不欲放弃包括“扩招医改”在内的一切“尹记改革”，而仅打算通过“改善沟通”为“更好地改革”保驾护航。　　正所谓纲举目张，尹锡悦大纲既定，保健福祉部的“车马炮”也只能在尹锡悦设定好的棋盘上腾挪。　　而医学院教授们也别无选择。KMA是此次见习医生打头阵的反“扩招医改”抗争总策划和公开支持者，“开战”以来，收入和地位处于“金字塔”最底端的见习医生“冲杀”在前，蒙受了政府几乎所有制裁、惩罚。而“扩招医改”最大受害者和真正享受“高薪高地位”殊荣的医学院教授们却“马照跑舞照跳”，坐享见习医生的“战果”，自然说不过去，抗争也将难以避免。　　正是在这种背景下，医学院教授们才吞吞吐吐利用“自动辞职惯例”玩了个为期一个月的时间差。一个月行将到期，但政府不为所动。医学院教授们就继续用“开始辞职”“周歇一天”慢刀子割肉，目的仍是利用迫近的4月底“大限”，继续给政府施压。▲资料图：在韩国首尔拍摄的韩国中央医疗院的照片。图/新华社　　对峙恐成持久战　　4月25日是政府牵头的“医疗改革特别委员会”既定启动日，这个充满挑衅的日子显然注定不会迎来“全家福”，而只会成为政府的又一个“一言堂”。尹锡悦的社会福利首席秘书说的明白，让各院系享受“扩招配额下的灵活性”已是政府“最大诚意”，而“扩招”本身是绝对没商量的。　　同一日，医学院教授们将“正式开始”的行动则象征性宣示“不商量就别商量了”，大家走着瞧。　　问题在于尹锡悦有恃无恐——国会选举已过，总统大选要等到2028年，且根据规则他不能再参选。　　一方面，尹锡悦“管杀不管埋”；另一方面，医学院教授们有见习医生充当“炮灰”，双方都“耗得起”。恐怕这场对峙将成为一场消耗韩国社会和公众耐心的持久战。　　然而，韩国右翼及其所属执政党或许未必耗得起。医学院教授们传统上是右翼票仓，继续耗下去只会对右翼更加不利。尹锡悦不必考虑连选连任，但右翼和执政党还得“玩”下去。这无疑为尹锡悦的“扩招医改”又埋上了一层阴影。　　撰稿/陶短房（专栏作家）点击进入专题：

"最好看的2018中文字幕国语1",点评：虽然美国是顶尖AI大模型主要来源地与推动者，不过全球AI大模型也有开源的趋势，Meta的Llama系列模型、法国的Mistral和阿里巴巴的Qwen，都是很好的开源AI模型。不管是闭源还是开源，在AI应用层面上，都有不同的做法。不管是--**--文丨江志强（VitallyAI创始人）　　2024年4月15日，斯坦福大学的“以人为本”人工智能研究所（StanfordHAI），在李飞飞等人的共同领导下，发布了一份名为《2024年人工智能指数报告》（ArtificialIntelligenceIndexReport2024）的研究报告。　　这份报告长达500多页，是StanfordHAI推出的第七份AIIndex报告，它详细记录了2023年全球人工智能的最新发展趋势。StanfordHAI的官方说明中提到，这是他们发表的迄今为止最详尽的一份报告，恰逢人工智能对社会影响空前明显的关键时刻之际。　　该研究项目负责人VanessaParli指出：“我认为最令人兴奋的人工智能研究优势是将这些大型语言模型与或智能体（agent）相结合，这标志着机器人在现实世界中更有效地工作迈出了重要一步。”　　今年，StanfordHAI扩大了研究范围，更广泛地报道了人工智能的技术进步、公众对该技术的看法以及围绕其发展的地缘政治动态等基本趋势。与往年的报告相比，这一版提供了更多的原创数据，对人工智能培训成本进行了新的估算，对负责任的人工智能前景进行了详细分析，并新增一章专门讨论人工智能对科学和医学的影响。　　下面，我们将列举此份报告中所揭示的10大主要趋势，并加上SamAltman等AI行业大佬们对此的看法，以及笔者的点评。　　1．人工智能在某些任务上胜过人类，但并非在所有任务上　　人工智能已在多项基准测试中超越人类，其中包括图像分类、视觉推理和英语理解。但在更复杂的任务上，如竞赛级数学、视觉常识推理和规划，人工智能依然落后于人类。　　OpenAI的CEO萨姆·奥特曼（SamAltman）是人工通用智能（AGI）的倡导者，他曾经在OpenAI的一篇“MondayBlog星期一博客”中提到：AGI最终将在各个领域匹配甚至超越人类智能。他的技术乐观主义使他坚信，AI不仅仅在“某些”任务上，而是在几乎所有任务上最终都将超越人类，并且“代替正常人类”。因此，任何表述AI潜力有限的观点对于他的雄心而言都显得过于保守，无法反映他对于变革性AI能力的远大愿景。　　点评：虽然人工智能在特定任务上已能超越人类表现，但这并不意味着它在所有领域都能取代人类。这一发现提醒我们，尽管AI技术迅速发展，它仍然存在局限性。企业和开发者在推进AI应用时，应认识到AI的这一特性，合理利用其在特定领域的优势，同时探索人类与AI的最佳协作方式。这种平衡的发展策略将有助于我们更好地整合人工智能，使其成为推动社会和经济进步的有力工具。　　2．产业界持续主导人工智能前沿研究　　2023年，产业界在这一年内发布了51个引人注目的机器学习模型，而学术界仅仅贡献了15个。此外，产业界与学术界的合作也带来了21个著名的模型，这一数字创下了新高。　　点评：人工智能在过去几十年的发展，有很长一段时间一直是学术界的顶尖科研人才在默默推动着，一直到这波大模型人工智能的浪潮才发生了改变。产业界丰富的财务资源、算力资源与顶尖AI人才，接手这波AI革命的推动。除了上图展示的几家私营领域的大厂与创业公司，比如：谷歌、OpenAI、Meta、微软、HuggingFace之外，其他公司如苹果与亚马逊，以及国内的互联网大厂如：阿里巴巴、腾讯、字节跳动等，在AI上都有很深厚的积累。学术界与产业界前仆后继一起加速用前沿技术来转变社会与人类的文明。　　3．前沿大模型变得更加昂贵　　据人工智能指数（AIIndex）的估计，最先进的人工智能大模型的培训成本已达到前所未有的水平。例如，OpenAI的GPT-4使用了价值约7800万美元的计算资源进行训练，而谷歌的GeminiUltra的计算成本则高达1.91亿美元。　　相比之下，几年前发布的一些最先进的模型，即原始transformer模型（2017年）和RoBERTaLarge（2019年），训练成本分别约为900美元和16万美元。　　点评：智力更高、能力更强的前沿AI大模型，因为scalinglaw能力更强，参数更大，其训练代价变得越来越昂贵。市面上可选的闭源与开源大模型数目繁多，企业在探索AI应用时，必须开始具备大模型选型与评估的能力，并知道找什么样技能与经验的人才来开发自己的AI应用。企业如果自身的信息化/数字化部门学习能力强，CIO/CTO有能力培养AI算法工程师，那么值得考虑建立自身的AI能力；也可以考虑与有经验的外部AI技术服务商建立合作。　　4．美国是顶级人工智能大模型的主要来源国　　2023年，61个著名的人工智能模型来自美国机构，远超欧盟的21个和中国的15个。　　美国依旧是人工智能投资的首选之地。在2023年，美国人工智能领域的私人投资总额达到672亿美元，几乎是中国的9倍。不过，中国仍是美国在这一领域的主要竞争者，中国的机器人安装总量位居世界第一。同时，中国也拥有世界上绝大部分的人工智能专利，占比达到了61%。　　点评：虽然美国是顶尖AI大模型主要来源地与推动者，不过全球AI大模型也有开源的趋势，Meta的Llama系列模型、法国的Mistral和阿里巴巴的Qwen，都是很好的开源AI模型。不管是闭源还是开源，在AI应用层面上，都有不同的做法。不管是调用AI大公司的API，或是用开源的大模型，随着这些大模型总体智力的提升、幻觉（hallucination）的减少、推理能力的持续提高，乃至于新型的AI智能体开始具备目标任务分解、自我反思、自我改善等能力，企业能导入AI能力的应用场景，就有更大发挥的空间。　　5．严重缺乏对LLM责任的可靠和标准化评估　　人工智能指标（AIIndex）的最新研究显示，负责任的人工智能目前严重缺乏标准化指标。像OpenAI、谷歌和Anthropic这样的顶尖开发商在测试他们的模型时，都是依据各自不同的负责人工智能标准。而这里指的标准，更具体说是在处理与道德、法律、安全、隐私和社会影响等相关问题时所遵循的一系列准则、框架、评估指标和最佳实践。因此，这样各从己意的做法让比较顶级人工智能模型的风险和限制变得更复杂。 　　萨姆·奥特曼应该会认同“大型语言模型（LLM）的责任性评估严重缺乏标准化和严谨性”这一说法，因为他一直强调建立可信赖和道德的人工智能的必要性，制定明确的标准框架，来评估大型语言模型的责任性和伦理考量，并强调组织和监管机构之间合作的重要性，有了这些标准来保证人工智能技术在减少潜在危害的同时，能够服务于公共利益。　　点评：目前大型语言模型在企业应用中，从客服到内容生成等各种业务流程中的场景逐渐现身。然而，就是因为目前市面欠缺对主要LLM的责任性评估的标准化，让企业在面对AI如果生成具有偏见、伦理问题和合规风险的内容时产生顾虑。对于正在探索AI应用的企业，这一缺口意味着他们还是要警惕。有经验的AI公司可以跟企业一起探讨在项目实施过程如何避免这些问题。　　6．生成式人工智能投资激增　　虽然2023年整体的人工智能民间投资整体下降，但对“生成式”AI的投资是激增的，比较2022年（约30亿美元）增长了近八倍，达到252亿美元。海外的生成式AI主要参与者，包括OpenAI、Anthropic、HuggingFace、Inflection等大模型公司，都获得了可观的融资。国内的大模型公司，如质谱、Minimax、百川智能、Minimax、零一万物、月之暗面等，也都获得不错的融资，虽然金额的数量级有很大的差距。　　点评：全球领域与中国范围内对于生成AI领域投资的激增，这对企业来说肯定是一件好事。因为一般企业的AI应用，肯定是要在大模型的基础上来开发，并将之服务化，甚至加上自动化。如果是企业自身行业有一定专业深度，而这个行业领域知识不见得是大语言模型学习过的，或是企业自己的业务体量与顾客基数庞大、数据也多，那么就有可能需要训练自己的行业大模型，来支持自己的AI应用。　　企业在AI时代的投入，将是一种新质生产力，一种新的企业竞争力。　　7．数据显示，AI让“打工人”更具有生产力，工作质量更高　　2023年，多项研究评估了人工智能对劳动力的影响，认为人工智能使打工人们能够更快地完成任务，并提高他们的产出质量。这些研究还表明，人工智能有可能缩小低技能和高技能工人之间的技能差距。不过，其他一些研究警告人们，在没有适当监督的情况下使用人工智能，不一定会提高工作绩效。　　点评：企业员工可能需要接受培训才能有效利用AI工具，当然我们身边接触的打工人，学习进取心强的或是担心工作被AI替代有危机意识的人，都在学习各种AI工具。毕竟AI是全新的生产力，就跟人类最初学会生火、发明印刷术和电力一样是重大的。最近坊间开始流传一句话：AI不会取代你的工作，但是其他善用AI的人会取代你的工作。　　8．得益于人工智能，科学进步进一步加速　　2022年，人工智能开始推动科学的发现。2023年我们开始看到更多与科学相关的人工智能应用启动了——使算法排序更高效的AlphaDev、促进材料发现过程的GNoME、到可在一分钟内提供相当准确的未来10天天气预报的GraphCast，以及成功对7100万种可能错义突变中约89%进行分类的AlphaMissence，这些都是很好的科学领域的AI应用。　　如今，AI可以完成人类难以完成的计算，来解决一些最复杂的科学问题。在医疗方面，新的研究表明，医生可以利用人工智能更好地诊断乳腺癌、解读X射线和检测致命的癌症。　　奥特曼对AI极大加速科学进展的潜力，持非常看好的态度。他认为AI可以通过多种方式来加速科学的突破：AI系统能自动化一些研究任务，如文献审查和假设生成，帮助科学家提高工作效率；AI还可以通过从其他任务中解放人力，从而增加科学家的总数；AI驱动的科学过程自动化，如进行大规模实验和测试多个假设，可能导致“极其迅速的科学进展”。奥特曼似乎认为这种科学加速，既有前景也令人担忧。我们伴随AI的快速发展，也需要“更新的思考”，他警告说，那些“忽视改进速度的公司和行业将被碾压”。　　9．美国的人工智能法规数量急剧增加　　2023年，全球立法程序中有2175次提及人工智能，几乎是上一年的两倍。美国人工智能相关法规的数量，在过去一年大幅增加。2023年与人工智能相关的法规有25项，而2016年只有1项。仅去年一年，人工智能相关法规的总数就增长了56.3%。其中一些法规包括生成式人工智能材料的版权指南和网络安全风险管理框架。　　与AI相关法规的急剧增加，也标志着企业环境中AI部署向更有结构和控制的方向去转变。对于正在探索AI企业用例的公司而言，这意味着它们的AI任务团队现在必须将合规性作为其战略的关键部分。这不仅包括理解和遵守现有法规，还要保持灵活性，以适应可能的新法规。此外，不断演变的监管环境也可能促进创新，因为公司可能需要开发新的AI技术或修改现有技术以满足监管要求。最终，虽然增加的法规可能带来挑战，但它也为公司通过展示对道德AI实践的承诺，与客户和利益相关者建立信任提供了途径。　　点评：在国内，我们开始看到身边的企业也开始更关注与AI相关的法律和监管专业知识，也会建议开始思考导入AI的企业，关注国家所颁布与人工智能相关的法规，包括但不限于：AI大模型与AI应用（特别是面向一般大众的应用）的算法安全备案、应用的数据安全、用户隐私保护、AI生成内容是否侵权或是能有版权保护等议题。　　10．人们对人工智能的潜在影响有了更深刻的认识，同时也更焦虑　　市场研究公司益普索（Ipsos）的一项调查显示，在过去一年中，认为人工智能将在未来3-5年内极大地影响他们生活的人的比例从60%上升到66%。此外，52%的人对人工智能产品跟服务表示紧张和焦虑，比2022年上升了13%。　　来自美国皮尤研究中心（Pew）的数据则显示，52%的美国人表示对人工智能的担忧多于兴奋，这一比例比2022年的38%有所上升。　　对此，奥特曼承认，人们对包括通用人工智能（AGI）在内的先进AI系统的潜在影响感到担忧和紧张，这是有道理的。不过，与一些更可怕的预测相比，奥特曼似乎也采取了更为乐观和温和的观点。　　奥特曼曾经在一段由彭博社在瑞士达沃斯世界经济论坛上举办的对话中表示，AGI的影响可能“比我们想象的要小”，而且他不认为人工智能会导致大范围的失业，他说：“人们会继续他们的生活。” 他还表示，尽管人们担心AI会提供虚假信息，但他相信2024年的美国大选“无论发生什么，美国都不会有事”。　　与此同时，奥特曼也认识到需要对这些强大的技术进行谨慎的治理和监管。他呼吁建立一个类似于核能或生物技术监管的“全球监管框架”，承认“人工智能将对社会产生深远影响”。读到这里，你是不是觉得奥特曼的乐观与审慎之间，充满着一些矛盾呢？　　（文中图表均来自StanfordHAI的《2024年人工智能指数报告》。文章仅代表作者观点。责编邮箱：yanguihua@jiemian.com。）股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：溥逸仙

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