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努力做“把命令下达清楚”的基层指挥员******

　　下达命令，务必清楚明确

　　■杨元超

　　不久前，我作为基地前进指挥组成员，随某旅夜间火力突击演练分队跟训。部队出发前，发射连连长在班排骨干会上提了不少要求。我旁听了一会儿，觉得他说的有些空泛、不够具体。比如，要求遭“敌”精准打击时各车灵活处置，却没说何时进行伪装、能否脱离梯队自行疏散隐蔽；安排兼职卫生员在出现人员“伤亡”时迅速处置，却对兼职和本职工作冲突时哪个优先没有明确；强调严格按规程操作，却对紧急情况下容易变形走样的环节没有强调提醒……而这些，恰恰是班排骨干最关心的点，也是他们在会后最需要给所属战士明确的。再一看听了连长讲话的骨干们，很多也是一脸茫然的样子。

　　回想起自己担任指导员的经历，“把命令下达清楚”，也是战士们给我上的第一课。记得上任不久，我连就参加了一次阵地外围警戒任务，事先我只给各警戒小组大体划分了范围，对一条平时很少有人车经过的“断头路”却没指定责任人，只说“有情况各小组兼顾一下就行”，结果当晚的导调课目恰恰是小股“敌特”从这条路上潜入。由于相邻两个小组在警戒巡逻时都对这条路“一带而过”，导致“敌人”差点渗透到装备附近，要不是操作号手及时发现，整个发射行动就失败了。

　　任务结束，我把责任归咎于警戒人员主动作为意识不强、不知及时补位，还当众批评了这两个小组。但我从战士们的眼神中感到，他们感到很委屈，甚至有些不服气。事后，副连长找到我开诚布公地说：“这次真不能怪战士们，怪就怪你没有把命令下达清楚。”

　　一语点醒梦中人。循着副连长的话反思，我发现自己除了这次任务外，在日常工作中也有不少命令下达不清的情况。开连务会部署工作，有的骨干几乎不动笔记录；晚点名讲评工作，队列里明显有人心不在焉……细细回想，出现这些现象的原因就是当时自己讲了不少正确的废话和“两头堵”的车轱辘话，而对官兵迫切想知道的“我该干什么、怎么干、达到什么标准”等，却囫囵吞枣、语焉不详。

　　认识到自己的问题后，再下达命令、布置任务时，我努力做到把方向目标指清楚、把标准要求尽可能量化到“米秒环”、把责任压实到具体人。如此一来，开会的时间变短了，任务却安排得明明白白。后来，有不少骨干反映，指导员讲话终于能说到点子上了。

　　战士们的鼓励，引发我更深的思考。作为一线带兵人和基层指挥员，“把命令下达清楚”很难吗？想想其实并不难，关键在于下达命令前一定把情况弄清、把任务想透，下达的命令一定要简明扼要、易于理解、具体可行，同时明确重点难点堵点，并给出相应的解决方法。战场上、工作中，固然需要官兵们发挥主观能动性，但绝不能因此而在安排任务时含含糊糊、大而化之，更不能故作高明地卖个关子，让部属去揣摩和猜测。因为，只有上级把话说清楚，下级才能把事干明白。

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

　　产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

　　随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。

　　实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

　　以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。

　　在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。

　　目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

　　“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”

　　在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）