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乌公寓遭袭已致40死俄乌互相指责，到底谁干的？******

　　中新网1月17日电 综合报道，乌克兰第聂伯罗市居民楼突然遭导弹袭击造成大量平民伤亡，这事儿到底是谁干的，俄乌各执一词。

　　俄方暗示是乌克兰防空导弹拦截目标时击中了住宅楼，乌方则暗示是俄方发射的巡航导弹击中了公寓。这情节和两个月前的波兰导弹乌龙有点相似，当时俄乌也是类似说法……

　　“最致命的平民伤亡事件”

　　乌克兰第聂伯罗市公寓楼14日突然遭遇导弹袭击，造成大量平民伤亡。乌克兰应急服务部门16日宣布，公寓楼遭袭击事件的死亡人数已增至40人，此外已有39人获救、75人受伤，另有46人仍处于失踪状态。

　　路透社称，这是乌克兰危机以来“最致命的平民伤亡事件”。导弹瞬间将九层楼的建筑夷为平地。

　　“我们都住在这样的建筑物里，我们都在想象如果这件事发生在我们身上会怎样。这太可怕了，”附近的居民波琳娜说。

　　乌克兰指责是俄罗斯发射的导弹击中了乌平民公寓，并将此事件描述为“恐怖主义”行为。

　　乌克兰总统办公室副主任季莫申科在其官方社交账号发布消息称，公寓楼是遭俄军导弹击中。

　　乌克兰总统泽连斯基谴责俄方对这起攻击“胆怯得不敢出声”。

　　泽连斯基还趁此机会表示，第聂伯罗袭击事件凸显了西方加快武器供应的必要性。这也证明了乌克兰目前需要更多武器来击败俄军。

　　乌方：“我们没能力干这事”

　　这次导弹击中居民楼到底是不是俄方的责任？乌克兰总统的高级顾问竟然一不小心说漏了嘴。

　　乌总统高级顾问阿列克谢·阿列斯托维奇日前表示，乌克兰防空系统拦截了一枚俄罗斯导弹后，一栋住宅楼发生爆炸，导弹最终击中了该地点。“‘导弹’被击落。它显然落在了公寓街区。但它在掉落时爆炸了，”他说。

　　美国有线电视新闻网表示，阿列斯托维奇的言论引起了许多乌克兰政府和军方官员的愤怒，他们指责这些言论是在败坏乌克兰军队的形象并将乌克兰认定为有罪的一方。

　　第聂伯罗市长甚至抨击这位总统顾问是“自恋的动物和臭嘴”，敦促乌克兰安全局(SBU) 进行干预。

　　为了反驳阿列斯托维奇的言论，乌克兰空军还公开表示，乌军并没有能够拦截俄罗斯KH-22巡航导弹的手段。

　　据空军称，1月14日，五架俄罗斯Tu-22m3远程轰炸机在库尔斯克州和亚速海上空发射了五枚Kh-22巡航导弹。其中一枚Kh-22导弹击中了第聂伯罗的一栋高层建筑。“自俄罗斯开始军事行动以来，已向乌克兰境内发射了超过210枚此类导弹，没有一枚被我们的防空系统击落。”

　　在多方压力之下，阿列斯托维奇也很快道歉，并说他的话只是事件的一个“版本”，而不是最终的真相。然而他后来又收回了道歉，坚称他的言论措辞谨慎，并且没有否认“俄罗斯是真正的罪魁祸首”。

　　俄方：“他们自己都承认了”

　　对于乌克兰方面的指责，俄方的回应也很明确，不仅否认制造公寓楼袭击事件，还暗示乌克兰官员都自己承认是“你们干的”。

　　俄罗斯总统新闻秘书、克里姆林宫发言人佩斯科夫称，乌克兰政府应对这起致命的爆炸事件负责。

　　佩斯科夫对记者表示：“俄罗斯武装部队的攻击目标只针对军事目标，你们也已经看到了乌克兰方面的一些说法，他们说，这场悲剧是乌军防空导弹行动的结果。”

　　俄罗斯国防部也表示，14日的导弹袭击旨在针对乌克兰军方的指挥和控制系统，以及相关的能源基础设施。“所有指定的目标都被击中了。”

　　这个剧情看着眼熟

　　第聂伯罗公寓遭导弹袭击，和两个月前的波兰导弹风波，看着十分相似。相同的情节是俄乌各执一词，互相认为对方是罪魁祸首。最大的不同是，一个发生在乌克兰境内，一个发生在北约国家波兰境内。后者动静更大，调查结果也出的更快。

　　2022年的11月15日，波兰东部靠近乌克兰边境地区突然遭遇导弹爆炸，造成2人死亡。导弹爆炸刚一发生，波兰媒体和官员就表示，可能是“俄罗斯的导弹”坠入波兰领土。

　　乌克兰总统泽连斯基也迅速发文，将责任归咎于俄罗斯。乌外交部长库列巴更进一步否认导弹是由乌克兰防空系统发射，称这是俄罗斯宣扬的“阴谋论”。

　　但是，俄国防部紧随其后发布声明否认，称俄军没有使用杀伤性武器对乌波交界地区的目标发动打击。部分波兰媒体的报道是“蓄意挑衅”。

　　美国总统拜登也“打脸”了乌克兰方面的表态，称“从弹道轨迹来看，它(导弹)不太可能是从俄罗斯发射的”。美国和北约的初步调查都显示，爆炸可能是由一枚乌克兰导弹造成的。但乌克兰不打算“承担责任”，北约不愿闹大，此事最后不了了之。

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）