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　　　　其实，自从蚂蚁森林项目开始，阿里就在通过支付宝平台上一些寓教于乐的模块向消费者宣传“碳成本”和“碳效益”的观念，比如我们可以通过“种树”兑换水果，这是消费者通过降碳实实在在能够得到的福利。而在这背后是蚂蚁森林对降碳的实际贡献。未来随着碳成本理念深入人心，无论是网上“种树”还是客票无纸化的实践，既有公益价值，又有商业价值。当所有人都意识到碳排放的成本与自己切身相关时，双碳目标就更容易实现了。（中钢经济研究院首席研究员 胡麒牧）

在大模型中，“Scaling Laws”意味着当算力、算法、数据这3个关键因素被不断拉高上限并达到一定程度时，大模型的智能表现将出现跃升，即“智能涌现”。近两年，国内外AI厂商遵循着“Scaling Laws”持续投入，模型体积不断膨胀，参数数量呈指数级增长。“‘Scaling Laws’性价比最高的时候就是GPT-4时期，模型效果随着参数的增加有着指数级的提升。彼时，各大AI厂商纷纷购入高性能GPU，英伟达的市值更是迅速上升。”田丰说。

　　　　人工智能的发展历史，经历过三个阶段。第一代人工智能提出以知识与经验为基础的推理模型，通过这一模型来模拟人类的思考。这一模型具有可解释性与可理解性的优点，但由于知识表示与获取的困难，该模型在应用和产业化上受到很大限制。第二代人工智能提出数据驱动的模型，通过基于大数据的机器学习，实现对人类感性和情感行为的模拟。由于模型的图像、语音等输入数据来自客观世界，因此具有很大的应用潜力，但由于模型本身存在不安全、不可靠、不可信（不可解释）、不可控和不易推广等缺陷，因此应用范围有限。虽然科学家在这期间也进行过模拟人类动作，比如手的操作与脚的步行等研究，但没有将这些研究与思考、感知等其他方面联系起来。总之，这两代人工智能都有很大的局限性，而且只针对特定领域、利用特定模型去解决特定任务。