用独特设计语言讲好中国故事******
作者：郭春方（吉林大学艺术学院院长、文学院博士生导师、一级教授，北京2022冬残奥会吉祥物“雪容融”设计团队负责人）
党的二十大报告强调：“推进文化自信自强，铸就社会主义文化新辉煌。”近些年来，我国不断推动中华优秀传统文化创造性转化、创新性发展。
2022年，举世瞩目的北京冬奥会、冬残奥会中，艺术设计将“中国式浪漫”的民族风带向国际，真正做到在全球化语境中生动地表达“中国性”。令海内外民众感受到，中国设计是一门能够生动阐释中国美学精神、促进中华优秀传统文化焕发新的生机与活力的艺术语言。
早在北京冬奥会的筹备过程中，北京冬奥组委在会徽、吉祥物、奖牌、场馆、开闭幕式等全流程设计环节中，充分融入中华文化元素，提炼民族文化符号，对新时代中国文化意象进行解读。为时代画像、为时代立传、为时代明德，在记录时代风采的同时，通过奥运赛事，突破不同文化意识形态下人们的认知差异，向世界展现中国文化魅力、传播中国特色审美价值体系。
设计语言展现文化价值。近些年来，奥运会吉祥物作为承载着奥林匹克运动精神与主办国文化形象的重要载体，越来越受到国际奥林匹克委员会及各主办国的关注与厚爱。如今，吉祥物已不再是单一的公共符号象征，更转变为一个承载着主办国文化精神、地域特色、民族品格的视觉文化符号。
2019年9月17日，2022年北京冬残奥会吉祥物“雪容融”正式发布。它从一个普通的红灯笼，变为一个担当着使命职责的北京冬奥会的使者，设计团队先后为“雪容融”的灯笼形象加入了雪、如意、鸽子、天坛的形象，融入了剪纸的元素、发光的寓意和中国正月十五“雪打灯”的美好愿景，为红灯笼赋予文化内涵、注入奥林匹克精神、融入优秀的中国传统文化元素。
“冰墩墩”和“雪容融”作为2022年北京冬奥会和冬残奥会的吉祥物，先后随“天问一号”着陆火星，随“嫦娥五号”登陆太空，受到全世界民众的关注与喜爱，出现了“墩融难求”“过夜式排队”的抢购热潮。
据国际奥委会发布的《北京冬奥会市场营销报告》，在特许经营方面，北京冬奥会吉祥物相关特许商品的销量占全部特许商品的69%。时至今日，“冰墩墩”和“雪容融”仍是深受各年龄段群众喜爱的奥运吉祥物，“一户一墩”“一户一融”仍是人们热议的文娱话题，其周边文创产品在官方销售平台多次售罄脱销，在产生深远文化影响的同时，也带来了不可小觑的市场价值和经济效益。
设计创作讲述中国故事。中国设计是具有传统美学精神、艺术哲学思想与民族文化内涵的时代产物，是反映中华民族精神面貌与审美趣味的文化沉淀，是能够服务于国家需求并引领结构创新的艺术符码。
艺术与设计的形式是多种多样的，也是悄无声息沁人心脾的。“来时迎客松，别时赠折柳”，在北京冬奥会的开幕式上，耀眼的烟花以享有“国宝”之称的黄山迎客松图案绽放在鸟巢上空，向世人展示中国人民热情、好客的美好品格；闭幕式上，伴随着“人生难得是欢聚，唯有别离多”的悠扬音乐，舞蹈演员生动演绎“折柳寄情”。
开幕式倒计时短片中，每一秒钟对应着一个节气、一句古诗的设计，令观众眼前一亮。作为我国历史悠久的农业耕作时序、节令习俗，二十四节气记录着四季的更迭和时光的变迁，是在百姓物质生产生活中逐步形成的民俗文化产物；闭幕式上，依照中国民间“虎头鞋”的设计造型，以十二生肖为设计元素，打造了十二辆生肖造型的冰鞋车。孩子们推动着冰鞋车在赛场滑动，车轮滑动的痕迹钩织起中国结的造型轮廓。二十四节气与十二生肖的设计巧思前后呼应，中华文化元素令世界瞩目。
中国作为主办国，在冬奥会、冬残奥会不同环节的设计中，充分发挥主场优势，创新运用冬奥资源，将中华优秀传统文化通过冬奥会这一载体，实现了全球范围的广泛传播。《北京冬奥会市场营销报告》数据显示，2022年北京冬奥会创造了历届冬奥会收视人数的记录，全球共有20.1亿人观看，相较4年前的平昌冬奥会观看人数，增长5%。在文化的传播与输出过程中，冬奥会注重中国语境和国家文明的坚守，注重全球共识性与民族个性的融通，为世人带来了高度的美学享受，向世界展示中国文化的绰约风姿。
优秀的设计创作是传承中华文明的艺术介质，是叙述中国美学的时代标识，是承载民族精神的文化载体，具有文化联结作用。北京冬奥会在艺术创作与文化传播层面所带来的深远影响，令我们更加坚信，新时代的设计创作必须坚守中华文化立场，坚定不移地践行文化传承创新的责任与使命，坚持以人民为中心的创作导向，将目光聚焦于大气磅礴的民族故事，创作具有家国情怀、体现民生情怀、能够完成宏大叙事的艺术作品，产生中国艺术的影响力、感召力和塑造力，令世界看到、听到、感受到更加生动、真实的中国。
《光明日报》（ 2022年12月28日 13版）
“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
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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。
