智能革命还是“规模”革命？——历史视野下的人工智能技术与产业演化

智能革命还是“规模”革命？—历史视野下的人工智能技术与产业演化

李寅 复旦大学国际关系与公共事务学院副研究员

本文节选自《文化纵横》2024年第2期

如果把深度学习以前的智能技术称为传统信息技术的话，简单对比就会发现，AI通用大模型与传统信息技术实现智能的思路有极大的不同。在传统信息技术中，人工智能之所以发展缓慢，一方面是受限于有限的芯片硬件运算速度，但更主要是因为传统信息技术的构架是劳动密集且规模收益递减的。传统信息技术的主要思路是基于模板和规则来实现智能，即由软件工程师将数据的规律总结为规则（算法），通过编程让计算机按照规则完成特定的任务。学习过编程的人都知道，这样的经典规则在程序代码中一般以“If…Then…Else”（如果……就……否则）等形式存在，这构成了传统人工智能的逻辑基础。经典规则显然在需要处理的情境数量较少、任务复现频率高时效率较高，因此在特定的应用场景可以被迅速采纳。但一旦需要处理的情境数量大量增加，单个任务重复频率又不高时，需要设置的规则就会迅速变得异常复杂而庞大，设置额外规则的成本将高于收益，呈现出边际收益递减的规律。

当前流行的基于深度学习的生成式人工智能，则完全颠覆了经典规则的范式。首先，基于深度学习的AI并没有配备固定的规则，而是神经网络经过大量数据的训练自己获得的。深度学习中使用的预训练材料数量越多，神经网络的参数越多，获得更好结果的可能性也越大。其次，与基于经典规则的AI相比，深度学习的AI也不会给出明确的结果，而是报告出一系列概率。例如，在图像识别的例子中，深度学习给出的结论将是“图像显示为狗的可能性为98%，它也可能是狼（1.5%可能性）或狐狸（0.5%可能性）”。深度学习的这些特点意味着，在理想情况下，只要在足够好的硬件上运行AI模型，进行大规模无监督或自监督学习，训练采用的数据越多、建立的模型参数越多，AI模型获得的结果就能无限地接近最优。当然，这种无限接近是建立在一定前提下的，需要研究人员掌握微调模型的大量诀窍，这个过程本身也需要大量的经验技巧和人力投入。在OpenAI公司的GPT模型取得突破前，几乎所有的深度学习大模型都遇到了瓶颈。一旦OpenAI的工程师证明了大模型的可行性后，各大公司的大模型便大量涌现。生成式人工智能最重要的特征，可能是具有资本投入的规模收益递增的特点。

社会转型中的私人生活变迁——基于当代青年婚前性行为的生活实践分析

于志强 山东大学哲学与社会发展学院讲师

本文节选自《青年探索》2024年第2期

新一代中国人的婚恋观念和行为正经历着多方面的转变，在这个过程中，曾经在老一辈看来是离经叛道的婚前性行为，在当代中国社会日益呈现出自由化、公开化、普遍化的倾向，甚至可以视为改革开放之后私人生活变革最显著的特征之一。尽管如此，这并不意味着个体化崛起之后的女性会陷入极端自由主义中，事实上，保守主义倾向的道德文化依然将女性的爱欲表达与个人品德相联系在一起。在这个过程中，道德资本成为女性私人生活中爱欲表达的影响力量。

调查发现，许多女性认为，极度自由且缺乏节制的性行为会导致女性遭遇道德污名化，并主张性行为应该以稳定的婚姻意愿为前提。由此可见，一方面，个体化崛起之后，女性凭借个人自主意愿赋予性行为多样化的生活意义与现实选择，性行为不再完全局限在婚姻制度之内。另一方面，许多女性通过青年双方亲密关系的日常相处与生活互动，理性判断双方进入婚姻的可能性及是否发生性行为。这种婚姻本位的性观念既是女性保持个人洁身自好的表现，也规避了女性因为失去贞操而在未来的亲密关系中处于被动状态的潜在可能。事实上，女性对双方婚姻意愿的判断不是一蹴而就的，而是呈现实践性流变。因此，女性对性的理解与实践也随着女性对结婚可能性结果的考察而逐渐递进。

无论女性通过什么样的方式来考察双方的结婚意愿，都会存在亲密关系解体的可能性。传统性别贞操观念已经不再具有天然的政治正确，现代社会的女性会通过“有选择地关注”和“系统地忽视”来塑造出有利于个人的关系定势，从而解构女性因为失去贞操而带来的消极情况。但是现实中女性非婚怀孕仍然会降低女性的道德资本，使女性在亲密关系和家族关系互动中处于弱势地位。在现实生活中，当女方父母得知女儿婚前怀孕时，往往会更加积极推动女儿的婚姻进程，男方父母在彩礼谈判中也获得主动地位。因此，许多次等经济条件的男方父母会鼓励婚前性行为，从而增加女方父母在婚姻缔结彩礼方面的让步可能。这也说明，性不仅仅是个体的私人观念，它既是亲密关系持久化、婚姻家庭制度化的有力证明，同时也是家庭道德资本、经济资源和权力博弈的重要砝码。

产业地理与美国对华贸易决策

刘语默 清华大学博士生

本文节选自《国际政治研究》2024年第1期

自美国对华贸易战爆发以来，国际贸易的收入分配效应催生了美国国内社会联盟的重新分化组合，部分州强烈支持对华加征关税，部分州坚决反对，还有一些州则左右摇摆。本文认为，贸易结构和对华贸易依赖度是解释美国各州对华贸易偏好的两个核心变量，并创新性地依据这两个维度，将影响美国对华贸易政策制定的产业政治地理进行类型化，进而得出各州对华贸易偏好的四种主要倾向：出口导向—对华贸易依赖度高的“经济接触派”、出口導向—对华贸易依赖度低的“灵活观望派”、进口竞争—对华贸易依赖度高的“经济遏制派”，以及进口竞争—对华贸易依赖度低的“议题联动派”。借由考察“反映选民诉求的国会地区性投票格局”和“摇摆州和票仓州主导性产业诉求”间的博弈和妥协，国会与总统在对华贸易决策中的互动进一步得到厘清。

值得注意的是，自特朗普对华发起贸易战以来，美国企业的产业利益与国家战略利益的冲突愈发明显。美国政府从战略竞争的视角统领对华经济竞争，通过要求中方停止“强制”来华外企技术转让、更好地保护知识产权、强化对华技术出口控制等，试图阻挠中国的技术进步，放慢中国产业升级的步伐。然而，这种为追求相对收益放弃绝对收益、为累积长期收益牺牲短期收益的权力逻辑与企业追求利润最大化的经济逻辑本身存在冲突与张力，致使诸多在华进行投资生产的美企利益受损。根据美中贸易全国委员会2020年5月开展的调查，54%的受访企业认为，从《中美第一阶段贸易协议》所获收益并不能弥补特朗普贸易战给企业经营带来的巨大代价。

上海美国商会在2020年大选后开展的一项调查同样显示，美企在华经商最关注的议题前五名分别是中美关系、新冠疫情、与中国企业竞争、关税以及经营许可和审批程序；知识产权保护与技术转让并非其优先考虑事项。这显然与美国政府通过限制技术转让、维持对华战略优势的政治目标，并非完全一致。在中美战略竞争常态化、长期化、全局化的背景下，政府与企业利益分化的这一趋势在短期内恐难以逆转。