贾科梅蒂的巴黎十四区******
光明日报记者 何农
贾科梅蒂最有名的雕塑作品《行走的人》，诞生于他那间只有23平方米的工作室兼卧室。他的这间租来的工作室，在他死后物归原主，现在早已成了巴黎14区蒙巴纳斯街区无数外表老旧的公寓房中的一间。只有门口高悬的市政府牌子还能提醒路人，这里曾经住过一位伟大的艺术家，诞生过无数名垂青史的作品。
《行走的人》 资料图片
2010年，《行走的人》在英国伦敦苏富比拍卖行以6500万英镑成交，刷新了当时雕塑艺术品拍卖成交价格的世界纪录。
阿尔贝托·贾科梅蒂（1901—1966）出生于瑞士意大利语区一个小村，终其一生，他都与那里有着千丝万缕的联系。那是他灵感的源泉、心的归属地、身的休憩所和躲避二战战火的世外桃源。也正是在那里，他在13岁时以当地的山水为主题画下了第一幅水彩画。
在这间曾经吸引过许多与他同时代的画家、雕塑家、摄影家、作家、哲学家、记者等前来拜访的工作室里，他对着模特创作素描或雕塑，与同道者高谈阔论，为名为《超现实主义为革命服务》的刊物写稿，同时也在这里居住、生活。屋角放了一张床。在一段时间内，贾科梅蒂和他的夫人以及他的弟弟——这两个长期给他当模特的人——一起住在这间尘土飞扬、连上个厕所都要出门长途跋涉的房间里。在他功成名就、有了支付能力之后，终于有一天他不得不给终日抱怨的夫人和弟弟在巴黎各买了一套公寓，但是贾科梅蒂仍然留在这里创作。从1927年租下这间房一直到死，除去中间有几年回瑞士躲避战火，他在这里租住了40年。
这个地方离他的老师安托万·布尔戴尔的工作室不远。他老师的老师、雕塑大师罗丹的家和工作室也在大约两公里的地方。1922年，他接受了父亲、著名后印象派画家乔瓦尼·贾科梅蒂的建议来到巴黎，在“大茅屋”艺术院与后来都逐渐成为世界级大师的那些画家、雕塑家们整天泡在一起。当然，他也免不了晚上去附近的那些著名酒吧和咖啡馆消磨时光，这些地方都离得很近。贾科梅蒂和同时代其他那些气味相投的艺术家们一样，甫一来到法国巴黎，就直奔蒙巴纳斯街区，自此再也没有离开过这里。他们巴黎生活的主要活动范围，也就是在这个直径最多五六公里的小圈子之内。而他们的灵魂，即使在他们离开了巴黎乃至离开了人世之后，也从来没有离开过这里。
这也是为什么在贾科梅蒂的遗孀去世、他所有的作品被捐献给了“贾科梅蒂学院—基金会”之后，这个拥有贾科梅蒂最多作品的机构，决定还是在巴黎14区蒙巴纳斯街区，寻找一处能够符合艺术家生前的生活和创作氛围以及身后名望的处所，以便为他建立博物馆。最终他们选定了著名“新艺术”派装饰艺术家保罗·佛劳特亲自设计和曾经长时间生活和创作的私宅，作为贾科梅蒂博物馆。保罗·佛劳特曾经为巴黎第一座百货商厦、著名的百货公司乐蓬马歇做室内设计。而贾科梅蒂在贫困潦倒的时候，也曾和弟弟一起，接下一些室内装饰设计的合同，挣点零花钱、快钱，以保证他们在实在受不了狭小脏乱的工作室兼卧室的时候，能有条件去旁边的饭店住几天，换换环境。
博物馆面朝著名的蒙巴纳斯公墓，那里安息着诸如萨特等众多知名知识分子和艺术家。这个贾科梅蒂生前也许从未走进、但一定从窗前多次走过的房屋，向左几十米，就是著名的女权主义者、萨特女友、作家西蒙娜·波伏瓦的故居。而萨特和波伏瓦都属于在贾科梅蒂来到巴黎之后，就迅速在他周围形成的粉丝群中的一员。相信如果贾科梅蒂九泉之下有知，一定也会对这样的安排感到满意。
在贾科梅蒂骤然离世之后，他的夫人搬离了那间租来的工作室。幸运的是，对自己丈夫的创作和作品充满深情和自信的艺术家夫人，尽可能地把那间著名工作室的所有摆设原封不动地搬离，包括一面满是贾科梅蒂即兴创作的内墙。这使得工作室现在得以在博物馆中被还原。
其实将其称作博物馆是不准确的。它真正的名称是“贾科梅蒂学院”。爱好者们可以来这里参观，看大师的真迹，研究者们则可以在这里进行学术研究。
据说，贾科梅蒂的大多数作品，都是在模特已经离开工作室之后才创作完成的。具体的形象只能为他带来灵感，抽象的他们才构成他的素描、绘画或雕塑作品。1937年，贾科梅蒂和来自爱尔兰的戏剧家贝克特（1906－1989）在左岸的花神咖啡馆相遇，很快两人便成为好友，他们一起观察来往的人，讨论艺术。周围形形色色的生活为他们的创作提供了灵感，他们手中或笔下抽象的形象，都来自一个一个生动具体的人物。1961年贝克特的《等待戈多》再次上演，贾科梅蒂欣然为其制作舞台背景。
多年来，“贾科梅蒂学院—基金会”将他的作品在世界各地轮流展出，并决定永不出售他的任何一件作品。而与贾科梅蒂作品一个侧面或一个细节相关的内容，则可能成为一次展览、一场交流的主题。
《光明日报》（ 2023年01月12日 13版）
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******
聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？
本报记者 时斓娜
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全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。
家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。
产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。
人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。
“真正像人类一样聊天交流”
“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。
随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。
中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。
实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。
创新交互为AIGC带来新启发
随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。
以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。
在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。
目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。
根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。
“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。
商业化落地需克服技术和伦理问题
尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。
在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。
中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。
“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。
在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”
在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。
