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　　　　去年10月，江苏省消费者权益保护委员会公布的微短剧领域问题消费调查结果显示，超过两成的消费者遭遇不明码标价问题，近一成三的消费者反映包月、包年会员观剧权益不明晰。部分观看渠道虽然对单集所需虚拟币进行明示，但字体较小，且未明示全剧所需虚拟币总数，导致消费者尤其是老年消费者容易陷入反复充值、多次充值的套路。此外，部分微短剧剧场未告知虚拟货币与现金之间的兑换比例，消费者无法准确了解所需支付价格。

人类合作交流、相互学习，以及在此基础上的文化交融和行为选择，这些文化过程的基础是人类之间的相互信任，而信任需要情绪的参与。有学者提出，我们与人工智能的关系本质上是依赖，而不是信任。由于生成式人工智能的不可解释性、不可说明性和不可信任性，加之其不具备情感状态，也不能对自己的行为负责，人类在与其交互时，面对的实际上是一个无法完全理解的、缺乏情感和规范性的“黑箱”，得到的可能是包含无法证伪的知识信息，这种知识可能会通过人机交互的多次循环被吸收到其他对象中，最终作为一种消费信息在人类、人工智能之间传播流转。由此带来的潜在问题是，这些非纯正的、无节制的信息消费不仅大量消耗人类的精力，加剧人类对欲望的过度追求，而且会导致某种特定思维反复强化人类的认知，引发社会心理的问题同时影响人类文化的多样性。

　　　　“‘端到端＋大模型’决定了对于算力有较高的要求。”俞荣锦谈到，算力的增加，还体现在其他一些方面。例如，为了实现高效、准确的AI推理，车企及相关技术开发者可能需要花费更多精力在大模型优化、量化等技术上，以保证大模型与端到端配合的高效运行。同时，除了端到端智能驾驶系统本身对大算力的需求外，对云端算力要求也很高，这是因为端到端智能驾驶依赖于大规模数据集，系统训练过程非常耗费算力资源，尤其是为了让大模型具备对复杂路况有足够的识别能力，训练过程需要在大量的模拟场景和真实世界的数据上进行，可能涉及数亿、数十亿甚至更大的样本量，通常是样本量越大，系统就会越成熟，而这种大规模的算力需求，也推动了对高性能的计算芯片、计算模块等算力硬件的需求。