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生成式人工智能的技术发展路径既不同于认知发展的学习路径，也不同于生物情感的发展路径，而是跳过了人类和生物主体性形成和进化的历史路径，直接获得了认知和语言层面的超级智能，生成式人工智能引发的人机交互新形态蕴含了一种不对称的主体性。在认知方面，人类的认知能力是经过长期进化学习慢慢积累形成的，而生成式人工智能在信息处理速度和理解深度、记忆容量、模式识别等方面全面超越人类；在情感方面，情感体验是人际交互的重要组成部分，影响着人们的决策、沟通和关系建立。相比之下，尽管生成式人工智能可以识别和模拟人类情感，但它们本身并不具备真正的情感体验，是一种超级理性的交互主体。社会文化方面，人类的价值观、信仰、习俗和语言都是社会文化演化的结果。生成式人工智能系统尽管可以通过语料来理解和适应特定的社会文化规范，但它们本身并不具备特定的文化身份或社会背景。这种社会文化背景上的不对称性可能导致在人机交互的跨文化环境中出现误解和冲突。
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【环球时报记者 刘扬 环球时报特约记者 陈山】近年来依托大模型驱动的人工智能（AI）已经渗入现代社会的方方面面，但它的高速发展离不开海量数据的支持，以至于业内将数据形容为推动AI发展的“燃料”和“矿产”。但美国人工智能巨头OpenAI公司联合创始人兼前首席科学家伊利亚·苏茨克维尔近日公开警告“AI的训练数据如同化石燃料一样面临着耗尽的危机”，立即引起AI业内的广泛讨论：AI大模型真的将陷入数据荒？未来该怎么办？
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