随着人工智能技术的飞速发展，GPT（生成预训练Transformer）等自然语言处理模型已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。它们能够为我们提供快速、便捷的答案，解决各种问题。然而，当我们依赖这些技术时，一个核心问题逐渐浮现：GPT能否真正的客观、中立、公正地回答问题吗？另外，随着时间的流逝和客观条件的改变，问题的答案是否也在变化更新中呢？
GPT作为一个基于大量数据训练的模型，其回答的基础是这些数据。这意味着，如果这些数据本身是客观的、真实的，那么GPT的回答在很大程度上也会是客观的。然而，数据的收集和选择往往受到多种因素的影响，如数据来源、采集方法、筛选标准、数据产权、著作权和国家安全等。因此，尽管GPT试图从数据中提取信息，但其回答仍然可能受到数据本身的主观性、偏见和意识形态的影响。虽说GPT的回答是基于其学到的语言规则和知识，它并没有明确的立场或偏好，可由于训练数据的多样性，GPT可能会受到某些群体或文化的影响，加上其收集的文本与信息数据可能还不全面、彻底，从而在回答中表现出某种程度的偏向性。此外，对于涉及伦理、政治等复杂问题，GPT可能难以完全保持中立，因为这些问题本身就充满了争议和不同的观点，存在一些局限性......
但随着人工智能技术的进一步发展，共同价值观和人类命运共同体的逐步形成，我们有望看到更加成熟、更加完善的全球统一GPT大数据模型。这些大模型平台将能够更好地处理复杂问题，更加客观、中立、公正地为我们人类提供答案（药方）。由此推断，若GPT能客观、中立、公正地回答《共绘网》的话题（议题）并传播到全球，您觉得世界梦、世界大同和人类命运共同体是否会早日到来呢？对此，“愿中国青年都摆脱冷气，只是向上走。有一份光，发一份热。就令萤火一般，也可以在黑暗里发一点光。不必等候炬火！”尽自己的一份力、发出自己的一点声音。
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哲学是不是最高智慧不好说，但人掌握了哲学思想就会提高思想水平和认识能力。哲学是思想方法和工作方法，哲学讲的辩证法思维实际上就是自然界和人类社会存在的普遍现象和规律，事物就是矛盾，凡物都有利害两面性，凡是人都有优缺点两方面。一分为二是一切事物的特征，也是认识事物的分析方法。两不立则一不可见，一不可见则两之用息，一阴一阳之谓道，物极必反，反者道之动。
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(0)在用AI写作时，非常重要的一点就是：提出好问题。 AI就像是一个博学多才，但是不知道什么时候该说什么话的“神童”。 所以，适时的引导就非常重要。 而这一步主要体现在你向AI提问的方式方法上面。 好的问题，才能带来好的回答。 今天，我们就来聊聊向AI提问的技巧，让你每次都能快速拿到想要的信息。 不论是写作，还是查找资料，掌握这几招，你就能和AI更高效地交流了。 1、具体明确的问题 。 明确你的问题，尽量具体。 例如，而不是问：“怎样提高工作效率？”你可以问：“哪些科学方法可以提高编程工作的效率？” 2、逐步细化问题。 如果一个问题的答案太广泛，尝试将其分解成更小的、更具体的问题。 例如：“在提高英语口语方面，有哪些针对初学者的有效策略？” 3、使用关键词 。 在提问时使用关键词，这有助于AI更快地识别你问题的核心。 例如：“在快速减肥方面，间歇性禁食的效果如何？” 4、提供背景信息 。 在必要时提供一些背景信息，这可以帮助AI更准确地理解你的问题。 例如：“作为一名软件工程师，我想知道学习Python相对于Java的优势在哪里？” 5、利用追问进行澄清 。 如果AI的答案不够明确或不是你想要的，不妨追问以澄清。 例如：“你提到了几种写作技巧，但哪种最适合初学者并且时间紧张的人呢？” 6、探索不同角度 。 如果对一个话题感兴趣，可以从不同角度提问，以获得全面的了解。 例如：“关于AI技术的发展，从科学、经济和政治三个角度，都有哪些主要影响？” 7、避免使用模糊或太泛的词 。 尽量避免使用模糊不清的词汇或过于广泛的概念。 例如，不要只问“成功的秘诀是什么？”，而应该更具体，如“在职业发展中，有效的向上管理技巧有哪些？” 掌握好提问的技巧，你就能更轻松地从AI那里得到你需要的答案。 现在，就去试试这些方法，期待你在与AI的对话中获得更多启发和知识。 皮特
(1)算法黑箱·算法歧视·算法后门：意识形态算法的技术体现。 算法黑箱、算法歧视、算法后门等技术问题在现有意识形态应用下，呈现为意识形态的算法新现象。算法黑箱、算法歧视、算法后门虽然从本质上说是技术问题，但作为一个实践的产物，这些技术问题在现有意识形态结构下也具有意识形态性。 算法黑箱是指“算法运行的某个阶段‘所涉及的技术繁杂’且部分人‘无法了解或得到解释’”[25]。究其本质，就是算法的使用者并不了解和掌握算法的运行及其过程。算法的程序就好比黑箱，人们只能看到输入端的数据和输出端的结果，而对这一过程是如何变化的并不了解。由于算法设计就是一种意识形态的行为，算法黑箱事实上就是意识形态在算法设计环节的领导权垄断。何种意识形态指导算法黑箱里的程序步骤，就意味着建构了何种意识形态的算法。在现实生活中，垄断平台正是借助算法黑箱的技术特性，通过算法垄断，达到对生产要素数据的垄断和数字劳动的垄断，从而建构起建立在平台垄断上的意识形态领导权。对互联网平台而言，算法黑箱的存在，是其建构自身霸权的“阿基米德支点”，是区隔算法使用者的关键。正因如此，算法黑箱固然是一个技术问题，却也是意识形态领导权下的算法技术体现。 算法歧视主要指“在大数据背景下、依靠机器计算的自动决策系统在对数据主体做出决策分析时，由于数据和算法本身不具有中立性或者隐含错误、被人为操控等原因，对数据主体进行差别对待，造成歧视性后果”[26]。数据的选择、标注，以及算法程序的设计所依赖的是一定的价值主体，反映的是一定意识形态的价值倾向。尤其是在算法的资本应用过程中，当算法被纳入到资本的生产方式之中，算法歧视的本质就是资本增殖逻辑对其他逻辑的排斥。于是，算法歧视作为一个科技伦理的结果，表现为意识形态话语权的争夺问题。谁掌握了意识形态话语权，就能掌握算法中“算”的话语，进而就可以排斥其他意识形态话语，建构自己的意识形态话语权。 算法后门是指可以绕过算法程序的常规安全机制访问算法程序的手段，本质上是程序的漏洞，是算法技术的安全风险。算法后门的存在使得算法技术存在被攻击的可能。算法后门攻击往往是通过算法后门这一漏洞，触发敏感词汇，进行数据投毒，篡改算法输入端的数据，从而使原来的算法偏离原有的设计目的。这一过程在意识形态层面反映的恰好是意识形态主导权、话语权的争夺。算法后门的危险之处在于，原有意识形态在算法技术中的主导权地位，争夺的正是算法对数据处理的方向性问题。 实践证明，由现有的算法带来的问题，背后都有原有意识形态的影子。历史虚无主义、自由主义、消费主义、民粹主义等社会思潮在运用算法技术后，以意识形态的算法生成了相应的算法的意识形态，并加强了传播的隐匿性，扩大了意识形态作用范围的全域性，增强了意识形态功能的渗透性。这些意识形态变化是通过算法技术实现的，而算法技术又是由这些意识形态所塑造和内在规定的。 总之，无论是算法的意识形态还是意识形态的算法，对算法和意识形态的关联研究，要放置在“算法—算法应用—算法的应用逻辑”的理论框架中才能得到全面客观的解释。算法的意识形态侧重的是算法技术在应用过程中生成的意识形态结果，意识形态的算法则强调意识形态对算法的影响，侧重的是对算法技术的意识形态输入。两者构成了算法与意识形态关联的一体两面。对意识形态工作而言，不仅要掌握算法的技术逻辑，还要掌握算法的应用逻辑，如此才能有针对性地开展工作。刘伟兵，复旦大学马克思主义学院
(1)文化理解与国际视野： 在全球化的背景下，人们需要具备全球视野，了解不同市场，理解不同文化，能够适应多元文化环境，促进国际合作，从而在国际化的竞争中脱颖而出。 总的来说，AI时代要求人们具备更加多元化和全面的技能。这些技能不仅可以帮助我们在AI时代取得成功，也可以帮助我们更好地理解和应对AI带来的挑战和机会。 在AI时代，强化自身的独特人类特质，如创新、同理心、策略思维和深度互动，同时结合数字化时代的必备技能，是确保个人和社会成功的关键所在。
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