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来源:1分快3走势图2023-12-24 17:48

  

一群年轻人扛起守卫海岛生态环境重任 海岛上的“生态尖兵”******

  12月6日,看着监控屏幕上几只“定居”的太平洋斑海豹不时从海面露头,长岛国家海洋公园管理中心工作人员周军露出欣慰的笑容。

  周军在山东省烟台市从事斑海豹保护工作已有4年,这几只太平洋斑海豹是他的“老朋友”。每年春天,他都盼着斑海豹家族能够如期而至。

  周军所在的长岛国家海洋公园管理中心成立不到4年,就培养了一支16人的“生态尖兵”,平均年龄38岁的他们扛起了守卫海岛生态环境的重任。

  对斑海豹进行科学保护和调查,这是该管理中心成立以来的重要职责之一。为了能给这群斑海豹最好的保护,山东省在长岛海域特地划定一块特别的斑海豹省级保护区,总面积1731平方公里。

  为此,长岛国家海洋公园管理中心专门聘请了40多名斑海豹看护员,配合斑海豹的调查和日常管护工作,对斑海豹的洄游通道增加生态藻礁和鱼苗的投放,改善斑海豹的栖息环境。

  翔实的科学研究也在同步进行。2022年,该管理中心完成了西太平洋斑海豹资源调查及个体识别数据库更新,编制完成本年度长岛海域西太平洋斑海豹个体识别库及种群资源调查项目进展报告。

  不仅如此,这支“生态尖兵”还开展了长岛浅海湿地调查、东亚江豚专项调查以及海洋大型底栖生物和藻类专项研究等,建设大黑山岛等6处生物多样性野外观测站。

  这段时间,很多围绕生物多样性保护的工作在长岛海域陆续展开。周军介绍:“我们带着专家去了西边的大黑山岛,现场看鸟类环志、安装卫星定位仪器,对迁徙的各种鸟类进行保护性研究;还邀请了中国科学院动物研究所团队对长岛蝮进行本底调查,给70多条蝮蛇安装了芯片,颁发了身份证。”

  对海洋专家们而言,12月8日又是忙碌的一天。上午10点半,周军与移动公司技术人员在大黑山岛的长岛野外生态系统观测站,拿着专用设备边走边测试信号,进行5G基站的建设前考察。

  下午3点,在挡浪岛南岸码头东侧潮间带,中国科学院海洋研究所副研究员孙忠民在对大型藻类进行定性采集,研究藻类样品,摸清这片海域潮间带生物种类,以便养殖更适合这片海域生长的藻类。

  随着这里生态保护工作的完善,每年洄游到长岛海域的斑海豹数量明显增多。不只是斑海豹,黄嘴白鹭、东方白鹳等生物数量也在增长。这里的东亚江豚种群数量超过5000头次,长岛海域也由此成为东亚江豚的海上乐园。

  为了让更多人了解生态保护行动的重要性,该管理中心还积极开展生态文明进校园、进社区等活动,每年为中小学、幼儿园、渔村赠送生态保护宣教用品1万余件,并与中小学校联合开展系列保护海洋生物、爱护海洋生物的宣传活动。

  这份工作的挑战性和成就感吸引着更多年轻人加入,26岁的孙百越便是其中之一。入职该管理中心一年多来,孙百越的工作包括海豹保护区日常巡护、遥感点位的实地核查和监控监测设备的维护等。在很多人眼中,野外作业不免枯燥、艰辛,孙百越却觉得“特别踏实”。

  “外部作业工作中几乎都要涉及出海巡护,甚至需要经常出入无居民岛,在岛上进行安装、修复监控。在整个工作过程中,前辈们总是身先士卒,率先垂范,手上总是拿很多的设备仪器,丝毫不因领导身份而少做什么或假手他人。”这令孙百越感动。正是在一次次巡护路途中,和他一样的年轻人深切体会到了海洋生态人的责任和精神传承。

  开展长岛国家公园创建,这是该管理中心成立以来的另一项重要工作。为此,该管理中心相继进行了生态本底调查、全域综合科学考察、自然保护地整合优化及主要保护物种专项调查等工作,编制形成了相关创建主要技术成果。

  统计显示,近几年来,长岛海洋生态文明综合试验区修复海洋生态投入已累计达20亿元,营造海底森林50万亩,藻类品种增加了30多种,海水COD(化学需氧量)浓度降低51.3%,海水水质全部达到功能区标准,重新建起的海洋生态链成为长岛绿色产业发展的“第一引擎”。

  “以前,游客过来玩都往景区跑,现在不一样了。”南长山街道孙家村村民肖树全站在海边的彩虹慢道上,望着眼前种满鼠尾草的小公园感慨,“住我们村渔家乐民宿的游客,吃完饭就爱来这儿溜达,有海风、有花草,现在是名副其实的网红打卡点。”

  从经营育保苗场到从事生态旅游行业,肖树全见证这里的生态环境变好的同时,自己的腰包也渐渐鼓起来。和他一样,越来越多的长岛人踏上了生态致富的幸福路。

  聂英杰 中青报·中青网记者 邢婷

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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]
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