人机逆转、叙事僵死与无事实时代——生成式革命的影响与危机

人机逆转、叙事僵死与无事实时代——生成式革命的影响与危机

刘纯懿 北京大学新闻与传播学院博士生 胡泳 北京大学新闻与传播学院教授

本文节选自《探索与争鸣》2024年第1期

生成式AI本质上是一种生成的技术，那么理解“如何生成”则成为探讨生成式AI的必要步骤。实际上，生成式AI有两种主要的生成模型的范式，第一种是生成式对抗网络（GAN）。GAN是由伊恩·古德费罗等人于2014年提出的一种无监督学习方法，也是人工神经网络在分类、预测和解决问题方面最成功的发展之一。GAN由生成器和判别器两个神经网络构成。通俗一点说，当生成器创建新样本时，判别器会判断这是一个真实的样本还是一个伪造的样本。当这两个网络一起训练时，生成器负责生成逼真数据以“欺骗”判别器，而判别器则要提高精准度以识别这种“欺骗”。第二种生成模型范式是变分自动编码器（VAE），该模型由编码器和解码器构成。与GAN一样，VAE同样需要训练出生成模型，二者不同的是，GAN是通过“对抗”的思维来寻找平衡，而VAE则是运用概率的分布来找到函数的最优解。

根据对生成式AI之“生成”的内涵与机理的剖析，生成式AI的“自动化”特性也就得以显影，即在不需要人类参与的“去人化”环境之下，如何通过机器内部的自我对抗和自行运算，来达到以假乱真的“后真实”效果。正因如此，生成模型诞生以来就广泛存在于诸多为人所熟知的应用层面，比如AI换脸、高清重建、黑白电影上色等。然而，自动化和自动生成远非人们对人工智能的全部期待。实际上该词语的结构组成已经将谜底写在了谜面之上—“人工”先于“智能”，在这些机器内部的二元结构中，始终呼唤和渴望着第三元的出现，即“人”的参与和反馈。正因如此，GPT走向了ChatGPT，聊天机器人也被推向了人工智能浪潮的台前，成为今日生成式AI的代表。

ChatGPT有一项能力是以往的语言模型难以达到的，即思维链能力。思维链被认为是人类高级智慧的象征。思维链能力代表着除了简单的表面理解和直接给出回答之外，还具备复杂的逻辑推导和归纳总结的能力。这种思维链能力的获取，得益于GPT-3模型训练的数据从GPT-2的书籍、论文扩展到代码。代码的加入不仅使GPT具有了代码写作能力，更重要的是因为代码写作背后需要强大的逻辑关系，因此当使用代码来训练机器时，机器的逻辑能力也得到提升。当ChatGPT以其日益精进的思维链能力跨时代地回答着图灵提出的有关机器和人脑的经典问题，那么更进一步的问题应该是，当机器愈来愈趋近于人脑或者比之更甚，这时它将生成什么？

社会流动性如何影响生育率？

蔡昉 中国社会科学院国家高端智库研究员

本文节选自《社会学研究》2024年第1期

首先，极低的人均收入水平和极高的生育率，均标志着一个国家处在很低的发展阶段。一般来说，总和生育率在4及以上的情形，对应着前人口红利阶段或低收入组国家。可以说，处在这样的阶段上的经济体，仍然具有“马尔萨斯贫困陷阱”的特征。平均而言，人们只能挣到生存水平的工资，并且高生育率包括很大一部分属于非期望生育的婴儿。在这种条件下，妇女（甚至儿童）参加就业成为生存的必需。

其次，我们把生育率从4降到2.1的情况，看作一个经济体处在逐渐开启人口机会窗口、开始收获人口红利的时期。这种情况大体落在世界银行分组的中等偏下收入（早期人口红利）和中等偏上收入（晚期人口红利）阶段。

最后，总和生育率一旦降到2.1之下，女性劳动参与率也相应地达到一个很高的水平，可以说已经逐渐趋近于峰值。由于这个生育率不仅是保证人口稳定的更替水平，同时也符合普遍的生育意愿，所以围绕这个生育水平便产生“趋中”现象。

发展存在兩个面相，既表现为经济增长和人均GDP的提高，也表现为社会发展和共享水平的提高。如果发展本身能够在两个面相之间保持平衡，两者之间会形成一种相辅相成的关系，从而有助于在经济增长和社会流动性诸方面继续取得进步，生育率也便具有“趋中”的倾向。另一方面，如果发展的这两个面相出现脱节，分不好蛋糕进而妨碍继续做大蛋糕，经济增长和社会流动性之间便会形成恶性循环，居民对未来预期的弱化便会产生抑制生育意愿的效应。

在影响生育意愿和生育率的多种因素中哪些因素更重要，取决于一个国家所处的经济发展阶段和人口转变阶段。在中等收入阶段，经济增长和人均收入水平提高可促进就业扩大，使生育率从较高水平向更替水平或普世水平下降。在成为高收入国家或者即将跨过高收入国家行列门槛的阶段，经济增长动能的转换往往会导致经济增长减速。此时，市场机会的式微也会产生社会流动性减弱的趋势，推动生育率在普世水平之下继续下降。而应对这个阶段的双重挑战，即保持合理的经济增长速度的同时稳定乃至提高生育率，则需要进一步消除体制性障碍，推进符合现代化共同特征的制度建设，进而保持和增强社会流动。

当前中国经济形势分析与2024年展望

清华大学中国经济思想与实践研究院宏观预测课题组

本文节选自《改革》2024年第1期

自2010年开始，GDP增速已经呈单调减速趋势，2010—2019年均下滑0.33个百分点，新冠冲击令这一趋势更加明显。长期以来的经济增速下滑，形成原因不能简单归咎于房地产、地方债务、民营企业等行业因素。事实上，这些因素是经济长期下行趋势的表现形式，而不是问题本身。

最近十年来，国家治理的思路已经转变为高质量发展，重点是规范有序，在教育培训、互联网反垄断、供给侧结构性改革、房地产市场等领域取得了较大成就，规范了市场秩序，完善了相关制度。这些经济活动的规范性治理政策产生了一定的收缩效应，叠加三年疫情对经济活动和经济预期带来的巨大冲击，经济社会发展活力和潜力的充分释放受到制约。

面对这些挑战，必须坚持发展是硬道理，以进促稳。为了实现“2035年人均GDP达到中等发达国家水平”这一目标，要尽快逆转过去多年来人均GDP增速下降的趋势，修补疫情冲击带来的一系列潜在问题，高度关注经济建设，调整政府激励，释放经济活力，特别是要抓好未来五年发展的机遇期，为实现达到中等发达国家水平的发展目标打好基础。

逆转经济下行趋势、实现高质量发展，需要转变意识，宏观经济政策的思路应从“防过热”转向“防过冷”。一段时间以来，国家政策的发力点在于规范伴随经济快速发展而出现的各种经济社会问题，力求规范有序、社会稳定。这些规范性政策对于经济活动具有一定的收缩效应。为了实现2035年目标，实现质的有效提升和量的合理增长，宏观总量性政策应当保持适当宽松，建立“缓冲机制”，防止经济面临过冷风险。