“抗中”换“和平”，民进党真能“保台”么？ ******

　　“九合一”狼狈败选的民进党，等不及新年就打算改换口号了。

　　2022年12月24日，民进党新主席的参选者赖清德在参与活动时提出了所谓“和平保台”的口号，表示“希望大家能够和平相处”。28日，民进党公布台湾地区基层公职人员“九合一”败选报告，代理党主席陈其迈再次使用“和平保台”的字眼。

　　以所谓“和平”代替“抗中”，究竟是文字游戏，还是民进党的两岸政策真的有变？

　　为竞选打出动员口号

　　1月15日民进党补选党主席在即，“和平保台”的提出对于赖清德有紧迫意义。有观点认为，尽管赖胜选的悬念不大，但在其“台独工作者”的政治底色上，如何调整民进党两岸政策路线，是观察赖此次竞选表现以及今后政治前途的一大重点。

　　显然，这一口号是想与蔡英文任主席时期的“抗中保台”路线进行区隔，有台媒认为是与过去作“切割”。

　　检讨选举失败的原因时，有民进党人士指，时下台湾民众担心战争风险的心理已经大增，继续把对抗性强烈的口号作为标语，是这次民进党选战策略的重大失误。

　　身为民进党当局副领导人，赖清德亲眼得见操作“抗中保台”在“九合一”选举中失效，他定不愿重蹈覆辙。用“和平”替换“抗中”，表面上看似想降低对抗意味，弱化仇恨动员的效果。

　　尤其是，在台美勾连愈加公开化的2022年，大陆军演强力震慑“台独”势力，而民进党当局只能“装聋作哑”，甚至掩盖导弹穿越台岛上空的消息。“抗中”是玩假，选票才是真诉求。

　　民进党诉求的“和平”能“保台”吗？

　　身为民进党内的“独”派势力，赖清德背后的支持者及深绿选民对其施加的压力，让他在选择两岸路线时空间更小。民进党现下诉求的所谓“和平”可以“保台”吗？“保台”保的又是什么？

　　大陆一再对台宣示推动两岸关系和平发展的诚意与善意，民进党当局高层也时常把“和平”挂于嘴边。然而二者并非一样东西。大陆强调“和平统一、一国两制”，是在两岸双方有政治共识的基础上实现永葆和平；而民进党当局的“和平”更像是执政合法性的幌子，以战争威胁来制造民众恐慌，用以巩固顽抗大陆的执政“民意”。

　　二者谁秉持诚意、谁夹带私货，并不难分辨。

　　做出降低两岸对抗的姿态，并不意味赖清德会放弃“独”的政治诉求。一再突出“保台”愿景，实际却是民进党为了“保住”权柄的一党之私，甚或是保留从“保持现状”到“渐进台独”的可能性。

　　只要民进党党纲中求“独”的所谓“神主牌”不下架，不承认台湾是中国的一部分，仍然操弄各种分裂祖国的伎俩，所谓的“和平”就只会是一场空谈，更遑论“保台”。反而会是“票投民进党、青年上战场”。

　　没有实际行动，空喊口号毫无意义。背负着深绿政治势力的包袱拿下主席之位，赖即便调整该党两岸路线，能成功“保台”吗？无论如何包装，换汤不换药、新瓶装旧酒的“台独”路线，都只会是绝路。

　　如何才能真保台？

　　民进党内部一方面在调整其两岸路线，另一边也在延长兵役政策，惹得岛内年轻群体怨声载道。这与民进党自我标榜的重视青年背道而驰。

　　要讨好美国、又要挽回失去的选票，成为该党如今一大难解的罩门。但外人靠不住，“台独”没出路。经过这几年，更多人认清美国只把台湾当做一枚其遏制中国的棋子，让台湾充当“炮灰”“豪猪”“肉垫”。民进党的言行不一、表里不一，让其在台湾民众心目中的信用度沦落为负值。

　　2016年和2020年，民进党两次选举都为民众开出“拼经济、护和平”的竞选支票，说明他们并不是不知道选民要的是能看得见的社会发展和踏实的安全感，但他们既无诚意也无能力真正回应民意。于是利用“抗中保台”口号煽动民粹情绪，将兑现不了的承诺渲染成为选举时的肾上腺素。可如今，在军购不断、兵役延长、民生疾苦的现实下，选民们早已看透民进党的虚妄。

　　于台湾主流声量场，越来越多的人在开始回忆2008年至2016年两岸关系大交流、大合作、大发展的良好局面。今天看来，当时在和平发展的主题下，台海局势稳定，两岸各领域交流合作深入推进，民间热络往来前所未有。即便是后来受到民进党当局阻挠和新冠疫情的不利影响，两岸民众希望交流合作、和平发展的呼声从未减弱。

　　民进党的“台独”论述、分裂活动以及外部势力干涉两岸事务，是近年台海局势日益严峻复杂的根源。听其言，更需观其行。要想真正保台，民进党两岸路线的调整是否务实可行，应以能否体现一个中国原则、是否有利于两岸关系和平发展、是否有利于两岸民众福祉来衡量。否则就只是空谈，只会“害台”。

　　艾凉

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵