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中新社70年丨郭建：那些年，我们也追星******
▲图为郭建(右)采访数学大师苏步青。中新社发 郭建供图 摄
1978年3月，史称科学的春天。
3月18日至31日，中共中央、国务院在京召开规模空前的全国科学大会，五千多名代表共商科学现代化大计，意义非凡，影响深远。
出席盛会的代表中有：火箭之父、两弹元勋，湍流理论的奠基人，发现反西格玛负超子的物理学家，在解析数论、应用数学方面卓有建树的数学家，为发现大庆油田作出理论贡献的地质学家，突破“生命禁区”的医学家，重大工程的设计师、工程师，科学管理者、科普工作者……
总之，四方八面的科技代表来了，真是“群贤毕至，星光灿烂”！
“旁听”电台采访
我在大会花名册中挑选出十几位采访对象。排在第一位的是离摘取“皇冠明珠”只差一步之遥的陈景润。
年初《人民文学》发表作家徐迟的报告文学《哥德巴赫猜想》，各地报刊竞相转载，躲进小屋在煤油灯下苦战“猜想”的陈景润，一时间成为家喻户晓的新闻人物。
我计划对他做一次中新社专访，尽管此前已有过不少报道，而且徐迟的大作已将文章做到极致。
大会开幕前的一天晚上，我在代表住地友谊宾馆主楼前转悠，见一戴眼镜、个子不高的中年人正与人交谈甚欢。
我没有见过陈，但与挂历照片两相对照，立即明白眼前正是苦苦寻觅之人。
我询问后得知，他正要接受电台记者采访。电台记者姓林，名华，与陈是福建老乡。
我怕错失良机，又怕影响他人工作，便对林华(后来也调入中新社，成为我的同事)说：“不耽误你们的工作，我就‘旁听’一下，如何？”林君爽快答应了。
陈景润引领我们走进1259号房间，倒茶，让座，忙个不停。
近距离观察，他身穿深蓝色棉袄棉裤，足蹬帆布鞋，棉衣敞开半截露出对襟毛衣，上面的一粒扣子未扣好。我心想，这兴许就是数学家的做派：潜心学问，不修边幅。
又注意到桌上堆着报纸、英文杂志，还有一A4纸，上面写着密密麻麻的运算公式。见我们在“天书”前一脸茫然状，他解释道：“一直在算，还没算完呢。”
不放过每句话、每个细节
“沈元老师什么时候到？”林问。
“老师来过电话，一会儿就来了。”陈答。
原来林君得知师生同赴盛会的新闻线索，准备做一期现场录音报道。
好题材！我忙问陈多久未见老师，是否有书信来往。他从抽屉找出恩师的来信，我如获至宝，立即摘抄下来。
不一会儿，沈元风尘仆仆从香山住地赶来。陈景润赶紧迎上前，握手道谢：“谢谢您，沈老师，您老远来看我，太谢谢您了！”
久别重逢，他们似有说不完的话……
林君忙录音，我拼命记，不放过每句话、每个细节……
暮色渐浓，陈景润披上大衣送老师至楼下，还边走边谈。我用傻瓜相机连连抓拍了好几张。
▲陈景润和恩师沈元匆匆回到房间，铺开稿纸挥笔疾书：
“自然科学的皇后是数学。数学的皇冠是数论。哥德巴赫猜想，则是皇冠上的明珠。”这是20多年前在福州英华书院执教的沈元讲过的、深深铭刻在陈景润记忆中的一席话。
陈景润毕业后，常常记着青年时代的老师，沈元则把学生十多年来发表的一篇篇论文一直保存到现在。《哥德巴赫猜想》在报纸上发表的那天，担任中国航空学会理事长、北京航空学院副院长的沈元，给学生写信说：“你的卓越成就，是你在党的培养教育下和老科学家的支持下，不畏艰苦、勇攀高峰，辛勤劳动的结果。至于文章中提到的我的作用，我感到是对我过奖了。当然我也为有你这样的学友而自豪。”
“沈老师，您记得吧？我念高二和高三(上)时，您教我们的数学、物理、英文，教的特别好，同学们都很爱听。”
“我这次来的目的之一，希望你不要经常提我。”
“没有党的培养，就没有我的进步。但老师的帮助也不能否认，你是我的引路人嘛。”
……
“你们中新社好快啊”
大会开幕后的第二天晚上，我怀揣刊登《沈元陈景润师徒喜相逢》的香港《大公报》复印件，轻叩陈景润的房门，被告知搬走了。
搬到哪里去了？新房主守口如瓶。
原来这些天找陈的记者、代表乃至宾馆服务员，一拨又一拨，实在不堪其扰。会务组只好换房让他“躲”一阵子。
但我还是打探到了他的新住处，递上复印件。
陈景润仔细看了一遍说：“郭建同志，谢谢你了，你们中新社好快啊……”
我怀着忐忑的心情请他题词留个纪念。
“行，不过我的字写得不太好。”他说。
说罢，他从案头找来一张便笺，一笔一划、工工整整写下题词。
“就像林黛玉见到贾宝玉”
科学的春天来了，“陈景润们”成为全民尊敬、青少年仰慕的偶像、明星。
追星者遍及全国各地、各行各业。向陈景润表示祝贺的、请教的、求助(包括求爱)的信函雪片般飞来，装满好些个麻袋。
林华和我是他的“铁杆粉丝”，经常保持联系。我们还邀他来中新社做过客。
新华社老社长穆青在一次动员会上要求部下：“发扬一股拼命精神。无非少睡几个钟头觉，掉几斤肉。”
得知报道组住地还没完全落实，有的房间连写字桌也没有，穆青想出一个应对之策：“实在不行，就学陈景润，把褥子一掀当桌子。”
追星最狂热的莫过于老作家徐迟。
记得也是1978年的春天，他在新华社礼堂向上千人作报告，毫不掩饰他对陈景润的“爱慕之情”：“我跟陈景润见面的时候，就像林黛玉见到贾宝玉一样，很快就很喜欢这个人。现在呢，可以说，我爱上了这个人。”
作者：郭建(中国新闻社原总编辑)
原文刊登于中新社《离退月报》2018年12月第203期
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 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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