人機逆轉、敘事僵死與無事實時代——生成式革命的影響與危機

人機逆轉、敘事僵死與無事實時代——生成式革命的影響與危機

劉純懿 北京大學新聞與傳播學院博士生 胡泳 北京大學新聞與傳播學院教授

本文節選自《探索與爭鳴》2024年第1期

生成式AI本質上是一種生成的技術，那么理解“如何生成”則成為探討生成式AI的必要步驟。實際上，生成式AI有兩種主要的生成模型的范式，第一種是生成式對抗網絡（GAN）。GAN是由伊恩·古德費羅等人于2014年提出的一種無監督學習方法，也是人工神經網絡在分類、預測和解決問題方面最成功的發展之一。GAN由生成器和判別器兩個神經網絡構成。通俗一點說，當生成器創建新樣本時，判別器會判斷這是一個真實的樣本還是一個偽造的樣本。當這兩個網絡一起訓練時，生成器負責生成逼真數據以“欺騙”判別器，而判別器則要提高精準度以識別這種“欺騙”。第二種生成模型范式是變分自動編碼器（VAE），該模型由編碼器和解碼器構成。與GAN一樣，VAE同樣需要訓練出生成模型，二者不同的是，GAN是通過“對抗”的思維來尋找平衡，而VAE則是運用概率的分布來找到函數的最優解。

根據對生成式AI之“生成”的內涵與機理的剖析，生成式AI的“自動化”特性也就得以顯影，即在不需要人類參與的“去人化”環境之下，如何通過機器內部的自我對抗和自行運算，來達到以假亂真的“后真實”效果。正因如此，生成模型誕生以來就廣泛存在于諸多為人所熟知的應用層面，比如AI換臉、高清重建、黑白電影上色等。然而，自動化和自動生成遠非人們對人工智能的全部期待。實際上該詞語的結構組成已經將謎底寫在了謎面之上—“人工”先于“智能”，在這些機器內部的二元結構中，始終呼喚和渴望著第三元的出現，即“人”的參與和反饋。正因如此，GPT走向了ChatGPT，聊天機器人也被推向了人工智能浪潮的臺前，成為今日生成式AI的代表。

ChatGPT有一項能力是以往的語言模型難以達到的，即思維鏈能力。思維鏈被認為是人類高級智慧的象征。思維鏈能力代表著除了簡單的表面理解和直接給出回答之外，還具備復雜的邏輯推導和歸納總結的能力。這種思維鏈能力的獲取，得益于GPT-3模型訓練的數據從GPT-2的書籍、論文擴展到代碼。代碼的加入不僅使GPT具有了代碼寫作能力，更重要的是因為代碼寫作背后需要強大的邏輯關系，因此當使用代碼來訓練機器時，機器的邏輯能力也得到提升。當ChatGPT以其日益精進的思維鏈能力跨時代地回答著圖靈提出的有關機器和人腦的經典問題，那么更進一步的問題應該是，當機器愈來愈趨近于人腦或者比之更甚，這時它將生成什么？

社會流動性如何影響生育率？

蔡昉 中國社會科學院國家高端智庫研究員

本文節選自《社會學研究》2024年第1期

首先，極低的人均收入水平和極高的生育率，均標志著一個國家處在很低的發展階段。一般來說，總和生育率在4及以上的情形，對應著前人口紅利階段或低收入組國家。可以說，處在這樣的階段上的經濟體，仍然具有“馬爾薩斯貧困陷阱”的特征。平均而言，人們只能掙到生存水平的工資，并且高生育率包括很大一部分屬于非期望生育的嬰兒。在這種條件下，婦女（甚至兒童）參加就業成為生存的必需。

其次，我們把生育率從4降到2.1的情況，看作一個經濟體處在逐漸開啟人口機會窗口、開始收獲人口紅利的時期。這種情況大體落在世界銀行分組的中等偏下收入（早期人口紅利）和中等偏上收入（晚期人口紅利）階段。

最后，總和生育率一旦降到2.1之下，女性勞動參與率也相應地達到一個很高的水平，可以說已經逐漸趨近于峰值。由于這個生育率不僅是保證人口穩定的更替水平，同時也符合普遍的生育意愿，所以圍繞這個生育水平便產生“趨中”現象。

發展存在兩個面相，既表現為經濟增長和人均GDP的提高，也表現為社會發展和共享水平的提高。如果發展本身能夠在兩個面相之間保持平衡，兩者之間會形成一種相輔相成的關系，從而有助于在經濟增長和社會流動性諸方面繼續取得進步，生育率也便具有“趨中”的傾向。另一方面，如果發展的這兩個面相出現脫節，分不好蛋糕進而妨礙繼續做大蛋糕，經濟增長和社會流動性之間便會形成惡性循環，居民對未來預期的弱化便會產生抑制生育意愿的效應。

在影響生育意愿和生育率的多種因素中哪些因素更重要，取決于一個國家所處的經濟發展階段和人口轉變階段。在中等收入階段，經濟增長和人均收入水平提高可促進就業擴大，使生育率從較高水平向更替水平或普世水平下降。在成為高收入國家或者即將跨過高收入國家行列門檻的階段，經濟增長動能的轉換往往會導致經濟增長減速。此時，市場機會的式微也會產生社會流動性減弱的趨勢，推動生育率在普世水平之下繼續下降。而應對這個階段的雙重挑戰，即保持合理的經濟增長速度的同時穩定乃至提高生育率，則需要進一步消除體制性障礙，推進符合現代化共同特征的制度建設，進而保持和增強社會流動。

當前中國經濟形勢分析與2024年展望

清華大學中國經濟思想與實踐研究院宏觀預測課題組

本文節選自《改革》2024年第1期

自2010年開始，GDP增速已經呈單調減速趨勢，2010—2019年均下滑0.33個百分點，新冠沖擊令這一趨勢更加明顯。長期以來的經濟增速下滑，形成原因不能簡單歸咎于房地產、地方債務、民營企業等行業因素。事實上，這些因素是經濟長期下行趨勢的表現形式，而不是問題本身。

最近十年來，國家治理的思路已經轉變為高質量發展，重點是規范有序，在教育培訓、互聯網反壟斷、供給側結構性改革、房地產市場等領域取得了較大成就，規范了市場秩序，完善了相關制度。這些經濟活動的規范性治理政策產生了一定的收縮效應，疊加三年疫情對經濟活動和經濟預期帶來的巨大沖擊，經濟社會發展活力和潛力的充分釋放受到制約。

面對這些挑戰，必須堅持發展是硬道理，以進促穩。為了實現“2035年人均GDP達到中等發達國家水平”這一目標，要盡快逆轉過去多年來人均GDP增速下降的趨勢，修補疫情沖擊帶來的一系列潛在問題，高度關注經濟建設，調整政府激勵，釋放經濟活力，特別是要抓好未來五年發展的機遇期，為實現達到中等發達國家水平的發展目標打好基礎。

逆轉經濟下行趨勢、實現高質量發展，需要轉變意識，宏觀經濟政策的思路應從“防過熱”轉向“防過冷”。一段時間以來，國家政策的發力點在于規范伴隨經濟快速發展而出現的各種經濟社會問題，力求規范有序、社會穩定。這些規范性政策對于經濟活動具有一定的收縮效應。為了實現2035年目標，實現質的有效提升和量的合理增長，宏觀總量性政策應當保持適當寬松，建立“緩沖機制”，防止經濟面臨過冷風險。