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　　　　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。

北京大学计算语言学研究所教授穗志方近日也表示，大模型在中国高考、公务员考试和美国SAT考试等标准化考试中的表现是优劣兼具的。一些大模型在SAT数学测试中表现优异，但在复杂推理或特定知识领域中的表现不够出色。

　　　　其次，一揽子增量政策要加强协同联动。一揽子增量政策不只是货币和财政政策，还包括科技、就业、改革等领域。从时间维度来看，涉及财政、货币等短期逆周期调控政策与产业、区域、体制机制改革等长期性政策之间的协同联动；从协同内容来看，涉及政策制定、执行、修订完善的全过程以及政策部门间的沟通。一方面，坚持问题导向、突出重点，以落地见效为“锚”。围绕经济发展目标涉及政策发力方向、出台时机、实施力度，需要明确主要着力点。比如，针对短期经济周期性问题实施逆周期宏观调控政策，解决长期性、结构性矛盾则需要从改革入手靶向施治。另一方面，政策协同方式市场化、法治化。统筹好有效市场和有为政府的关系，形成既“放得活”又“管得住”的经济秩序，在市场环境下发挥政策协同联动效应，减少政府对资源配置、对微观经济的不合理干预。政策制定法治化、能够为政策实施提供制度保障，减少政策不确定性，给市场提供稳定的预期。