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　　　　我认为，虚假信息带来的一种系统性风险就像“狼来了”，当我们的情感被频繁欺骗，当我们面对每条信息都要怀疑其真伪时，我们社会的信任系统会被快速消耗，个体感受力也会趋于麻木。公众无力再辨别更多真假，剩下的便只有各自的立场。

一年多以前，人们还惊异于ChatGPT的横空出世，如今，许多人已习惯于在工作生活中寻求人工智能的辅助。一个更聪明的AI正无声潜入手机软件，使我们享用更精准的个性化推送、更高效的检索功能或是更拟人的“客服”。伴随ChatGPT宣布集成苹果智能生态，在第一代iPhone诞生十几年后，我们或将重新想象“智能手机”的模样。

　　　　清华大学新闻学院、人工智能学院教授沈阳17日对《环球时报》记者表示，大模型的预训练是指在构建大型人工智能模型（如GPT系列）时，首先在海量未标注的数据上进行初步训练的过程。通过自监督学习方法，模型学习语言的基本结构、语法规则和广泛的知识，形成通用的语言表示。这一阶段使模型能够理解和生成自然语言，为后续的具体任务（如文本分类、问答系统等）提供坚实的基础。预训练不仅提升了模型在各种任务中的表现，还减少了对大量标注数据的需求，加速了应用开发的进程。