关于人工智能和人类繁荣的未来的思考
在我们思考人工智能的变革潜力时，人工智能的最新进展引发了我们的好奇和忧虑。人工智能为丰富我们的生活带来了巨大的希望，但这种期待与对可能出现的挑战和风险的忧虑交织在一起。为了培育一个利用人工智能造福人类和社会的未来，将一系列广泛的声音和观点汇聚在一起至关重要。
考虑到这一目标，我很荣幸地推出"人工智能文集"，该文集由来自不同学科的杰出学者和专业人士撰写的20篇鼓舞人心的文章组成。该文集探讨了人工智能可以通过哪些不同的方式来造福人类，同时揭示了潜在的挑战。通过汇集这些不同的观点，我们的目标是激发发人深省的对话，鼓励合作努力，引导人工智能走向一个利用其潜力促进人类繁荣的未来。
2022年秋天，我在担任微软Aether委员会主席时，第一次遇到了GPT-4，一个了不起的大规模语言模型。Aether领导层和工程团队被允许提前接触OpenAI的最新创新，其任务是调查其使用的潜在挑战和更广泛的社会后果。我们的调查以微软的人工智能原则为基础，这些原则是委员会在2017年与微软的领导层合作建立的。我们对GPT-4的能力进行了全面分析，重点关注采用该技术的应用在安全、准确、隐私和公平方面可能带来的挑战。
GPT-4让我大吃一惊。我观察到了出乎意料的智能闪光，这些闪光超出了以前的人工智能系统所见。当与它的前身GPT-3.5--一个被数以千万计的人当作ChatGPT使用的模型--相比，我注意到能力上的重大飞跃。它解释我的意图并对许多提示提供复杂的答案的能力感觉就像一个"相变"，唤起我在物理学中遇到的突发现象的想象。我发现GPT-4是一个多面手，具有整合传统上不同的概念和方法论的非凡能力。它无缝地将超越学科界限的想法编织在一起。
GPT-4的卓越能力引发了关于潜在破坏和不利后果的问题，以及造福人类和社会的机会。当我们更广泛的团队积极探索安全和公平问题时，我深入研究了医学、教育和科学领域的复杂挑战。越来越明显的是，这个模型和它的后继者--可能会在能力上表现出进一步的跳跃--拥有巨大的潜力来进行变革。这使我开始思考更广泛的社会影响。
围绕着艺术创作和归属、恶意行为者、工作和经济，以及我们还无法设想的未知未来，人们想到了一些问题。随着生成性人工智能工具的普及，人们可能会对不再是无与伦比的知识和艺术思想和创作的源泉作出反应？这些进步会如何影响我们的自我认同和个人愿望？在就业市场上可能会有什么短期和长期的后果？人们对人工智能系统所做的创造性贡献如何得到认可？恶意行为者可能如何利用这些新兴的力量来造成伤害？这些用途有哪些重要的潜在意外后果，包括那些我们可能还没有预见的后果？
同时，我想象着这样的未来：人们和社会可以通过利用这种技术以非同寻常的方式蓬勃发展，就像他们利用其他革命性的进步一样。这些变革性的影响包括从最初的认知工具--我们的共享语言，使前所未有的合作和协调--到科学和工程的工具，印刷术，蒸汽机，电力和互联网，最终达到今天人工智能的最新进展。
我们渴望与不同学科的其他人合作研究这些机会，因此在OpenAI的支持下，我们发起了"AI文集"项目。我们邀请了20位专家来探索GPT-4的能力，并思考未来版本对人类的潜在影响。每位参与者都被授予对GPT-4的早期保密访问权，提供教育、科学探索和医学方面的案例研究，这些案例来自我的探索，并被要求专注于两个核心问题：
这项技术和它的后继者可能对人类的繁荣做出怎样的贡献？作为社会，我们如何才能最好地引导技术，为人类实现最大的利益？在我2022年11月在密歇根大学的坦纳讲座中提出的观点基础上(智能的弧线：人类与它的理性和想象力工具)，这些问题强调了长期思考的重要性，并对人工智能丰富人类生活的潜力保持乐观的态度。我们可以释放出巨大的潜在利益。但为了实现这种潜力，我们必须创造技术创新和政策，以防止恶意使用和意外后果。
这本文集证明了设想和合作的承诺，以及在塑造人工智能的未来时不同观点的重要性。这20篇文章提供了大量的见解、希望和关切，说明了随着人工智能的快速发展而产生的复杂性和可能性。
当你阅读这些文章时，我鼓励你对新的想法保持开放，参与深思熟虑的对话，并为正在进行的关于利用人工智能技术造福和赋予人类权力的讨论提供你的见解。人工智能的未来不是一条预先确定的道路，而是我们必须以智慧、远见和深刻的责任感共同驾驭的旅程。我希望这些文章中的观点有助于我们对我们所面临的挑战和机遇的集体理解。它们可以帮助指导我们努力创造一个人工智能系统补充人类智力和创造力以促进人类繁荣的未来。
欢迎来到"AI文集"。愿它能激励你，挑战你，并点燃有意义的对话，引导我们走向一个以创造性和有价值的方式利用人工智能而使人类繁荣的未来。
从今天开始，我们将在每周初发布四篇新文章。完整的"AI文集"将于2023年6月26日推出。
作为微软的首席科学官，埃里克-霍维茨带头在全公司范围内开展活动，在科学前沿、技术和社会的交汇处驾驭机遇和挑战。他因对人工智能理论和实践的贡献而闻名，包括在开放世界的复杂性中研究人工智能的原理和应用。
这些文章中所表达的观点、意见和建议仅代表作者本人，并不一定反映任何其他实体或组织的官方政策或立场，包括微软和OpenAI。作者对其文章中提出的信息和论点的准确性和原创性负全责。参与"AI文集"是自愿的，没有向作者提供任何奖励或补偿。
标签人工智能
读懂中国文明的密码 让人工智能真正造福人类
6月26日，世界互联网大会数字文明尼山对话主论坛在山东济宁曲阜尼山举行。会上，业界专家就人工智能促进人类文明发展之道展开探讨。
尼山，孔子的诞生地、儒家思想的发源地。一部《论语》，蕴藏着中国人的精神根脉。儒家经典，是世界读懂中国文明的密码。中华民族生生不息绵延发展，离不开中华文化的有力支撑。
君子和而不同。人工智能的发展是一把双刃剑，带来发展机遇的同时也带来了挑战。如何回应人工智能可能带来的挑战？复旦大学中国研究院院长、复旦大学特聘教授张维为认为，中华文明具有推己及人、和而不同的文化传统，这对推动不同国家、不同文化乃至不同文明之间的互学、互鉴十分有利。面对人工智能的挑战没有一个国家能够置身事外、独善其身，唯有世界各国携手努力，共同维护人类的整体利益，共同遏制可能出现的人工智能滥用，才能让人工智能真正造福人类。
大道之行、天下为公。“人工智能下一步怎么走，将会对人类文明和福祉产生重大影响，需要各方为此注入正能量。”中国外交部军控司副司长沈健强调，人工智能参与主体的多元化以及风险隐患的跨国性，意味着独善其身甚至以邻为壑是行不通的。人工智能的影响是世界性的、革命性的，中国政府将始终秉持开放、包容、合作、互鉴的原则，期待推动这一技术惠及各国人民，造福人类，丰富人类文明。
天地之性,人为贵。让人工智能更多地造福人类，推动多元文明在交流互鉴中发展进步，归根结底还要以人为本。中央广播电视总台国际在线总裁范建平认为，人工智能的应用落地涉及跨国、跨文化，其终端产品进入一个国家，要符合当地传统的价值观、道德规范，甚至法律制度。因此，全球人工智能企业更要推动交流、互鉴、包容，推动在人工智能的伦理规则层面达成更多共识。（记者袁晴）
【纠错】【责任编辑:周楚卿】生成式人工智能迎来大爆发，人类真的要失业了吗
去年夏天以来，以ChatGPT为代表的“生成式”人工智能系统接连问世，人们惊艳于它们的智能程度，但也对其未来发展产生担忧。这样的系统可以按需求生产内容，不仅威胁到人们的工作，还可能造成错误信息的激增。
StableDiffusion根据提示自动生成的画作，真假难辨。图源：https://stablediffusionweb.com/
就在10多年前，三位人工智能研究人员取得了一项突破，永远地改变了这个领域。
“AlexNet”系统通过从网上采集的120万张图像进行训练，识别出了从集装箱船到豹子等不同物体，其准确性远远高于以往的计算机。
这一壮举帮助开发人员阿莱克斯·克里泽夫斯基(AlexKrizhevsky)、伊利娅·苏茨克维(IlyaSutskever)和杰弗里·辛顿(GeoffreyHinton)赢得了名为ImageNet的年度神秘竞赛。它还展示了机器学习的潜力，并在科技界引发了一场将人工智能带入主流的竞赛。
从那时起，计算机的人工智能时代基本上在幕后形成。机器学习是一项涉及计算机从数据中学习的基础技术，已普遍应用于识别信用卡欺诈、提高在线内容和广告相关性等领域。如果说从那时起机器人就开始抢走人们的工作，那基本上也是在我们看不到的地方发生的。
现在不是了。人工智能领域的另一项突破刚刚撼动了科技界。这一次，机器在众目睽睽之下运行，它们可能终于准备好取代数百万的工作岗位了。
一个11月底发布的查询和文本生成系统ChatGPT，以一种科幻小说领域之外很少见到的方式闯入了公众的视线。它由总部位于旧金山的研究公司OpenAI创建，是新一波所谓的“生成式”人工智能系统中最引人注目的一种，这种系统可以根据要求生成内容。
如果你在ChatGPT中键入一个查询，它将以一段简短的段落作为响应，列出答案和一些上下文内容。例如，你问它谁赢得了2020年美国总统大选，它会列出结果，并告诉你乔·拜登何时就职。
ChatGPT界面。
ChatGPT使用简单，能够在瞬间得出看起来像人类生成的结果，有望将人工智能推入日常生活。微软向OpenAI(由AlexNet创始人苏茨克维联合创立)投资数十亿美元的消息，几乎证实了这项技术将在下一阶段的人工智能革命中发挥核心作用。
ChatGPT是一系列日益引人注目的人工智能公众展示的最新例子。另一个OpenAI系统，自动书写系统GPT-3，在2020年年中发布时震惊了科技界。其他公司的所谓大型语言模型紧随其后，去年扩展到图像生成系统，如OpenAI的Dall-E2、来自StabilityAI的开源StableDiffusion和Midjourney。
这些突破引发了人们争相寻找这项技术的新应用。数据平台ScaleAI首席执行官亚历山大·王(AlexandrWang)将其称为“应用案例的寒武纪大爆发”，将其比作现代动物生命开始繁荣的史前时刻。
如果计算机可以编写和创建图像，那么在正确的数据训练下，还有什么是它们无法生成的吗?谷歌已经展示了两个实验系统，可以根据简单的线索生成视频，还有一个可以回答数学问题。StabilityAI等公司已将这项技术应用于音乐。
这项技术还可以用于向软件开发人员建议新的代码行，甚至整个程序。制药公司梦想着用它以更有针对性的方式合成新药。生物技术公司Absci本月表示，已经利用人工智能设计出了新的抗体，可以将一种药物进入临床试验所需的大约四年时间缩短两年多。
但随着科技行业竞相将这项新技术强加给全球受众，人们需要考虑潜在的深远社会影响。
例如，让ChatGPT以12岁孩子的风格写一篇关于滑铁卢战役的文章，你就能让一个小学生的家庭作业手到擒来。更严重的是，人工智能有可能被故意用来产生大量错误信息，还可能会自动取代大量工作，远远超出最容易躺枪的创造性工作。
微软人工智能平台主管埃里克•博伊德(EricBoyd)表示：“这些模型将改变人与电脑互动的方式。它们将以一种前所未有的方式理解你的意图，并将其转化为计算机行为”。因此，他补充说，这将成为一项基础技术，“涉及几乎所有现有的东西”。
可靠性问题
生成式人工智能的倡导者表示，这些系统可以提高工人的生产力和创造力。微软称，公司旗下GitHub部门的软件开发人员，已经使用一个代码生成系统生成了40%的代码。
谷歌研究科技对社会影响的高级副总裁詹姆斯•马尼卡(JamesManyika)表示，对于任何需要在工作中提出新想法的人来说，这类系统的输出可以“解锁思维”。它们内置在日常软件工具中，可以提出想法、检查工作，甚至生成大量内容。
然而，尽管生成式人工智能易于使用，并有可能颠覆很大一部分科技领域，但对构建这项技术并试图在实践中应用的公司，以及许多可能在不久之后在工作或个人生活中遇到这项技术的人，都构成了深刻的挑战。
最重要的是可靠性问题。计算机可能会给出听起来可信的答案，但人们不可能完全相信它们说的任何话。其通过研究大量数据，根据概率假设做出最佳猜测，却不能真正明白它产生的结果。
圣菲研究所教授梅兰妮·米切尔(MelanieMitchell)表示:“它们对一次谈话之外的事情一无所知，无法了解你，也不知道词语在现实世界中意味着什么。”它们只是针对线索，产生大量听起来有说服力的答案，是聪明但无脑的模仿者，无法保证它们的输出不只是数字幻觉。
已经有事实展示，这项技术如何产生看起来有模有样但实际不可信的结果。
例如，去年年底，Facebook母公司Meta展示了一个名为Galactica的生成系统，它是根据学术论文进行训练的。人们很快发现，这个系统会根据要求发布乍一看可信但实际上是虚假的研究，导致Facebook在几天后撤回了系统。
ChatGPT的创建者也承认其有缺点。OpenAI表示，系统有时会给出“无意义”的答案，因为在训练人工智能时，“目前没有真相来源”。OpenAI补充说，使用人类直接训练它，而不是让它自己学习（这一种被称为“监督学习的方法”，可以由训练资料中学到或创建一个模式，并依此模式推测新的实例）并不奏效，因为系统通常比人类这个老师更善于找到“理想答案”。
一种潜在的解决方案是在生成系统的结果发布之前提交合理性检查检查。马尼卡说，谷歌的实验性LaMDA系统于2021年宣布，对每个线索提出了大约20种不同的响应，然后评估每种响应的“安全性、毒性和合理性”。“我们打电话去检验，看看这是真的吗?”
然而，斯坦福大学计算机科学副教授珀西·梁(PercyLiang)表示，任何依赖人类来验证人工智能输出结果的系统都存在问题。他说，这可能会教会人工智能如何“生成具有欺骗性但看上去可信的东西，实际上可以愚弄人类”。“事实是，真相难以捕捉，而人类并不擅长于此，这可能令人担忧。”
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而这项技术的支持者说，有一些实用的方法可以使用它，而不必试图回答这些更深层次的哲学问题。微软联合创始人保罗•艾伦(PaulAllen)创立的人工智能研究所A12的顾问兼董事会成员奥伦•埃齐奥尼(OrenEtzioni)表示，就像互联网搜索引擎既能提供有用的结果，也能提供错误的信息一样，人们将设法最大限度地利用这些系统。
他说：“我认为消费者只会学会使用这些工具来造福自己。我只是希望这不会让孩子们在学校作弊。”
但让人类去猜测机器生成的结果是否准确，可能并不总是正确的答案。研究人工智能应用的科技行业组织“人工智能伙伴关系”首席执行官丽贝卡•芬利(RebeccaFinlay)表示，在专业环境中使用机器学习系统已经表明，人们“过度相信人工智能系统和模型得出的预测”。
她补充说，问题在于，“当我们与这些模型互动时，人们会将结果对于人类有何意义的不同方面灌输给它们”，这意味着他们忘记了系统并没有真正“理解”他们所说的话。
这些信任和可靠性问题，为不良行为者滥用人工智能提供了可能。对于任何故意试图误导的人来说，这些机器可能成为虚假信息工厂，能够生产大量内容，淹没社交媒体和其他渠道。在正确的例子训练下，它们可能还会模仿特定人物的写作风格或说话声音。
埃齐奥尼说：“制造虚假内容将非常容易、廉价和普遍。”
StabilityAI负责人伊马德•穆斯塔克(EmadMostaque)表示，这是人工智能普遍存在的一个固有问题。他说：“这是一种人们可以道德或不道德地、合法或非法地、符合伦理地或不符合地使用的工具。坏人已经拥有了先进的人工智能。”
他声称，唯一的防御措施就是尽可能大规模地推广这项技术，并向所有人开放。
这在人工智能专家中是一个有争议的解决方案，他们中的许多人主张限制对底层技术的使用。微软的博伊德表示，其“与我们的客户合作，了解他们的用例，以确保人工智能在这种情况下真的是一个负责任的用途。”
他补充说，微软还会努力防止人们“试图欺骗模型，做一些我们真的不想看到的事情”。微软为其客户提供工具，扫描人工智能系统的输出，以查找他们想要阻止的冒犯性内容或特定术语。
微软此前经历了惨痛的教训，认识到聊天机器人可能会失控：聊天机器人Tay在发表种族主义和其他煽动性言论后，不得不在2016年被匆忙召回。
在某种程度上，技术本身可能有助于控制新人工智能系统的滥用。例如，马尼卡表示，谷歌已经开发了一种语言系统，可以以99%的准确率检测出语音是否为合成。他补充说，谷歌的任何研究模型都不会生成真人的图像，从而限制了所谓深度造假的可能性。
人类的工作面临威胁
生成式人工智能的兴起，也引发了关于人工智能和自动化对就业影响的又一轮争论，这已经是一个老生常谈的话题。机器会取代工人吗?或者，通过接管重复性工作，它们会提高现有工人的生产力，并增加他们的成就感吗?
最明显的是，涉及大量设计或写作元素的工作面临风险。当StableDiffusion在去年夏末问世时，它对即时图像与提示相匹配的承诺，让商业艺术和设计界不寒而栗。
一些科技公司已经在尝试将这项技术应用于广告，其中就包括ScaleAI，其已经在广告图像方面训练了一个人工智能模型。王说，借助这个工具，小零售商和品牌可以得到专业的包装图像，而此前为产品拍摄此类图像价格高昂，他们无法负担。
Dall-E2解释生成原理的视频截图
这可能会威胁到内容创造者的生计。穆斯塔克说：“它彻底改变了整个媒体行业。世界上每一个主要的内容提供商之前都以为他们需要一个元宇宙策略：他们需要的是一个媒体生成策略。”
据一些面临失业的人说，这不仅仅事关生计。当歌手兼词曲作者尼克·凯夫看到ChatGPT写的听起来像他自己作品的歌曲时，他惊呆了。他在网上写道：“歌曲产生于痛苦，我的意思是，它们是基于人类复杂的、内在的创作斗争过程，而据我所知，算法是没有感觉的。数据没有感知。”
对科技持乐观态度的人相信，科技会放大而不是取代人类的创造力。斯坦福大学的梁说，有了人工智能图像生成器，设计师可以变得“更有野心”。“你可以创建完整的视频或全新的系列，而不仅仅是创建单个图像。”
版权制度最终可能发挥重要作用。应用这项技术的一些公司声称，出于“合理使用”，它们可以自由地使用所有可用数据来训练自己的系统。“合理使用”是美国的一项法律例外，允许有限度地使用受版权保护的材料。
其他人不同意这个说法。盖帝图像和三名艺术家上周在美国和英国对StabilityAI和其他公司提起诉讼，指控这些人工智能公司肆意使用受版权保护的图像来训练其系统，这是这一领域首个法律诉讼。
一名代表两家人工智能公司的律师表示，这个领域的所有人都已准备好应对诉讼，这是为这个行业制定基本规则不可避免的一步。对科技行业而言，围绕数据在训练人工智能方面作用的争论，可能会变得与智能手机时代初期的专利战一样重要。
最终，为人工智能新时代设定条款的将是法院，甚至是立法者，如果他们认为这项技术打破了现有版权法所基于的旧假设的话。
在那之前，随着计算机竞相吸收世界上更多的数据，生成式人工智能领域迎来了自由狩猎的季节。
原标题：《生成式人工智能迎来大爆发，人类真的要纷纷失业了吗？》
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人工智能会从人类那里夺走文学吗
◆当我们论及数码技术发展对网络文学的影响，或许首先应该关注的，并非以目前可预见的技术条件是否能真正实现人工智能代替人类写小说，而是数码技术的底层逻辑如何深刻地形塑着今天网络文学作者与读者的想象力，改变着他们对文学与叙事的理解。
◆数据库与模组化叙事并不磨损文学的人格属性，反而可以为文学带来新的能量。人工智能并不会从人类那里夺走文学，文学依然与每一个灵魂及其所处的时代息息相关。
人工智能写作何以推动网络文学新变？
王玉玊/文
刊于2023年6月29日《文学报》
网络文学作者使用写作软件辅助创作，已经是很常见的情况。“橙瓜码字”等一些写作软件，除社交功能外，通常还会包含自动排版、灵感随笔、素材库检索等功能，部分软件也会内置比较简单的AI系统，提供诸如随机起名、随机生成微剧情和细节描写等辅助功能。随着人工智能的发展，特别是ChatGPT引爆社交网络，也有不少用户尝试使用AI生成故事。种种新现象不免引起焦虑——文学创作是否将要被机器替代？
以ChatGPT为代表，基于神经网络与深度学习的人工智能并不具备人类意义上的智能，无法生成新概念，没有审美判断力与创造力，其基本工作原理可以理解为“概率接龙”，也即根据用户输入的内容，输出接下来出现概率最高的对象，与输入法的联想输入功能颇为相似。只要尝试一些AI续写、AI故事生成器类的软件，人们便能很快发现，人工智能在写小说这件事上依然显得“愚蠢”。
但机器确实在改变着文学创作，这件事也并非只在今天才开始发生。印刷机的普及使得长篇小说这一文体形式成为可能，文字处理软件的出现极大降低了修改成本，而今天出现的专门服务于网络小说创作的写作软件，则使得几乎所有在文学创作中可以标准化的环节都能交给机器来处理，作者只需聚焦于只有人类才能完成的工作：想象、倾诉与创造。在有AI介入的写作过程中，人的创造力可以通过两种方式施展：从零开始的书写；或者在AI所提供的无数种叙事灵感中选出真正具有文学性与叙事潜力的那一种，并实现它。依靠“概率接龙”的算法逻辑，AI有能力随机生成各式各样的叙事片段，从平平无奇到画风清奇，但能够对它们做出优劣判断的是人类，能够为它们赋予文学价值的也只能是人类。
人类早就开始与机器共存共生，学习如何与机器合作、如何利用机器实现自我增强，是每一个当代人都应做的功课，也是整个人类社会必须共同面对的命题。文学创作亦天然包含着技术的维度与视野，技术的发展不断为文学的更新提供着动力。当我们论及数码技术发展对网络文学的影响，或许首先应该关注的，并非以目前可预见的技术条件是否能真正实现人工智能代替人类写小说，而是数码技术的底层逻辑如何深刻地形塑着今天网络文学作者与读者的想象力，改变着他们对文学与叙事的理解。
一个非常有趣的案例是，不少写作软件都内置了提供细节描写这一功能，可以帮助读者完成景物描写、人物服饰描写等。问题的关键在于，为什么这么多作者选择让写作软件帮助自己填充细节描写？为什么描写——特别是景物描写——正在网络文学中变成一根尴尬的鸡肋？很多网文作者仍旧习惯在两段紧张的情节之间插入一段场景描写，平衡一下节奏，但这段场景描写到底是什么却显得无关紧要。还有越来越多的作者直接放弃了景物描写，始终将关注点放在角色的语言、表情、行动上。对于传统读者而言，这样的作品看起来会有点像大纲或者段子集，显得不够生动形象、细腻丰满，不够有画面感。
网络文学中确实就有一类作品叫做“大纲文”，篇幅较短，细节描写很少，人物关系与叙事都保持在极简状态，只尽可能地凸显作为作品核心创意的人设或关键情节。然而恰恰是在这类作品的读者评论中，我们却常常能看到“太有画面感了”“我脑海中已经有画面了”等评价。对于部分读者而言太过简单、缺乏细节的大纲文对于另一些读者而言却可以是每个场景都很有画面感的。造成这种差异的关键大概就在于，人们对于“画面感”的理解发生了变化。
对于阅读19世纪现实主义小说的读者而言，要脑补出某个画面，所需要的线索是“复制”式的，作者必须用文字精细复现画面中的诸多细节，比如地毯上的花纹或者餐具上的污渍；但对于现在的读者而言，脑补所需要的线索则是“索引”式的，每个人的脑海中都有一个数据库，包含大量的图像和场景，这些图像和场景以一些关键词作为标签被整合在一起，一旦读者阅读到某一个关键词，就会索引出相应的图像和场景，构成画面，如果在某一小说的阅读过程中这一索引通路持续顺畅，那么这篇小说就是充满画面感、生动形象的。
进而言之，实际上今天的网络文学创作普遍具有数据库与模组化的创作倾向，这体现出数码媒介环境底层逻辑对网络文学的深刻影响。网络文学的作者常常倾向于将作品拆解为人物设定、世界设定等不同的模块进行创作构思，同样的，读者在阅读的过程中，也有能力拆解出作品中的这些模块进行单独评价，而不再将文学作品视作一个浑然连贯的有机统一体。
理解数据库与模组化叙事的最便捷方式，是将网络文学想象成电子游戏。电子游戏是用计算机语言编写的程序，可以实现特定功能的代码被打包封装，存储在数据库中，程序员可以调用这些数据库中的模块，将它们连接起来，形成更大的模块，如此反复，最终做出整个游戏。网络文学也可做如是理解，人物、世界等等元件都被拆分开来，分别编码，而每一个元件又是由作者与读者共享的脑内数据库中预置的材料组合而成。每一个模块都包含它的初始值和算法，所有模块井然有序地组合在一起，我们在脑海中按下开始按钮，所有模块便运行起来，人物与世界碰撞，男孩儿与女孩儿相遇，世界法则乘以人物性格，就运算出万千悲欢传奇。
但所有设定在具体作品中的实现、每一个叙事模块的平滑运转最终依然取决于人，优秀的作者总能凭借出色的文学天赋，寻找出最具典型性与原创性的场景，以发挥出人物设定、世界设定最强的叙事张力与最丰富的叙事潜能，作者赋予人设以灵魂，赋予世界以灵韵。
数据库与模组化叙事并不磨损文学的人格属性，反而可以为文学带来新的能量。比如，当世界设定被拆分为与人物设定并立的叙事元素，世界便不再只是故事发生的舞台和背景板，它具有了与人物同等程度的能动性，开始登台亮相，成为叙事中的主人公。于是，我们便在网络文学中看到浩如烟海、精彩纷呈的种种世界设定，看到无数差异化的时空与平行世界，丰富多样的世界设定构成了网络文学的独特风景。人工智能并不会从人类那里夺走文学，文学依然与每一个灵魂及其所处的时代息息相关。
原标题：《人工智能会从人类那里夺走文学吗？|新批评》
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如何认识人工智能对未来经济社会的影响
原标题：如何认识人工智能对未来经济社会的影响人工智能作为一种新兴颠覆性技术，正在释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，深刻改变着人类生产生活方式和思维方式，对经济发展、社会进步等方面产生重大而深远的影响。世界主要国家都高度重视人工智能发展，我国亦把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量。在此背景下，我们有必要更好认识和把握人工智能的发展进程，研究其未来趋势和走向。
人工智能不同于常规计算机技术依据既定程序执行计算或控制等任务，而是具有生物智能的自学习、自组织、自适应、自行动等特征。可以说，人工智能的实质是“赋予机器人类智能”。首先，人工智能是目标导向，而非指代特定技术。人工智能的目标是在某方面使机器具备相当于人类的智能，达到此目标即可称之为人工智能，具体技术路线则可能多种多样，多种技术类型和路线均被纳入人工智能范畴。例如，根据图灵测试方法，人类通过文字交流无法分辨智能机器与人类的区别，那么该机器就可以被认为拥有人类智能。其次，人工智能是对人类智能及生理构造的模拟。再次，人工智能发展涉及数学与统计学、软件、数据、硬件乃至外部环境等诸多因素。一方面，人工智能本身的发展，需要算法研究、训练数据集、人工智能芯片等横跨整个创新链的多个学科领域同步推进。另一方面，人工智能与经济的融合要求外部环境进行适应性变化，所涉的外部环境十分广泛，例如法律法规、伦理规范、基础设施、社会舆论等。随着人工智能进一步发展并与经济深度融合，其所涉外部环境范围还将进一步扩大，彼此互动和影响亦将日趋复杂。
总的来看，人工智能将波浪式发展。当前，人工智能正处于本轮发展浪潮的高峰。本轮人工智能浪潮的兴起，主要归功于数据、算力和算法的飞跃。一是移动互联网普及带来的大数据爆发，二是云计算技术应用带来的计算能力飞跃和计算成本持续下降，三是机器学习在互联网领域的应用推广。但人工智能技术成熟和大规模商业化应用可能仍将经历波折。人工智能的发展史表明，每一轮人工智能发展浪潮都遭遇了技术瓶颈制约，导致商业化应用难以落地，最终重新陷入低潮。本轮人工智能浪潮的技术上限和商业化潜力都大大高于以往，部分专用人工智能可能获得长足进步，但许多业内专家认为目前的人工智能从机理上还不存在向通用人工智能转化的可能性，人工智能大规模商业化应用仍将是一个长期而曲折的过程。人工智能的发展尚处于早期阶段，在可预见的未来仍将主要起到辅助人类工作而非替代人类的作用，同时，严重依赖数据输入和计算能力的人工智能距离真正的人类智能还有很大的差距。
作为继互联网后新一代“通用目的技术”，人工智能的影响可能遍及整个经济社会，创造出众多新兴业态。国内外普遍认为，人工智能将对未来经济发展产生重要影响。
一方面，人工智能将是未来经济增长的关键推动力。人工智能技术的应用将提升生产率，进而促进经济增长。许多商业研究机构对人工智能对经济的影响进行了预测，主要预测指标包括GDP增长率、市场规模、劳动生产率、行业增长率等。多数主要商业研究机构认为，总体上看，世界各国都将受益于人工智能，实现经济大幅增长。未来十年（至2030年），人工智能将助推全球生产总值增长12%左右。同时，人工智能将催生数个千亿美元甚至万亿美元规模的产业。人工智能对全球经济的推动和牵引，可能呈现出三种形态和方式。其一，它创造了一种新的虚拟劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”；其二，人工智能可以对现有劳动力和实物资产进行有力的补充和提升，提升员工能力，提高资本效率；其三，人工智能的普及将推动多行业的相关创新，提高全要素生产率，开辟崭新的经济增长空间。
另一方面，人工智能替代劳动的速度、广度和深度将前所未有。许多经济学家认为，人工智能使机器开始具备人类大脑的功能，将以全新的方式替代人类劳动，冲击许多从前受技术进步影响较小的职业，其替代劳动的速度、广度和深度将大大超越从前的技术进步。但他们同时指出，技术应用存在社会、法律、经济等多方面障碍，进展较为缓慢，技术对劳动的替代难以很快实现；劳动者可以转换技术禀赋；新技术的需求还将创造新的工作岗位。
当前，在人工智能对经济的影响这个领域，相关研究已经取得了一些成果，然而目前仍处于研究的早期探索阶段，还未形成成熟的理论和实证分析框架。不过，学界的一些基本共识已经达成：短期来看，人工智能发展将对我国经济产生显著促进作用；长期来看，人工智能的发展路径和速度难以预测。因此，我们需对人工智能加速发展可能导致的世界经济发展模式变化保持关注。
（作者单位：国务院发展研究中心创新发展研究部）
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