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中新社70年丨58年前，中新社专访了李四光……******
新闻是历史的初稿。
在八月中旬的一天，在中新社香港分社的一个房间里，从沉寂了几十年的新闻稿件里，我分明闻到了历史的味道。
那是一捆捆用牛皮纸、塑料绳打包好的《中国新闻》电讯稿刊，牛皮纸上有毛笔或钢笔书写的“中国新闻，19XX年X月——X月”字样，它们刚被同事们从仓库里搬出来，解开绳子，从泛黄的书页中散溢出的陈年的味道，即使是戴着口罩也闻得到。
尘封的稿件
“是为了庆祝中新社成立70周年要整理资料吗？”我首先想到的答案被中新社香港分社技术部主任唐建生老师否定了。
他告诉我，中国科学技术协会办公厅日前致函中新社总社称，《李四光年谱》中提到，时任中国科协主席的著名科学家李四光在1964年为中国新闻社撰写了一篇关于中国科学事业的专论。
但中国科协没有保存资料，希望中新社协助，而中新社总社现有的资料中，也没有发现这篇文章。
于是，寻找尘封58年新闻稿件的任务，落在了中新社香港分社身上。
中新社香港分社是中新社在境外建立的规模最大的分社，也是中新社在境外建立的第一个分社，始建于1954年6月，后成立“《中国新闻》代销处”，出版发行港版的《中国新闻》，刊印中新社电讯通稿，代销中新社电讯通稿、图片、专稿。
在中新社香港分社供职38年的市场部副经理吴育生老师是地地道道的港人，1984年入职时在发行部，参与印刷、装订、发行工作，对《中国新闻》电讯稿刊的过往再熟悉不过，寻找专访李四光稿件的任务自然而然就由他担纲了。
▲唐建生(左)、吴育生(右)在成堆的稿刊中寻找58年前的稿件但关于这篇稿件的信息是模糊而有限的，只知道年份，只知道关键词是“李四光”。好在《中国新闻》电讯稿刊封存时候标注有年份，吴育生老师找出1964年的所有稿刊，循目录和标题逐页寻找。
因为保存得当，即使时光久远，这些“故纸堆”没有遭受蠹虫的啃噬，没有遭受潮湿的侵蚀，饶是上世纪五六十年代的稿刊用纸薄如蝉翼也完整无缺，铅字排版的印刷也清晰如昨。
回溯历史
翻开一本本电讯稿刊，仿佛进入时空隧道，那些已成为历史的新闻跃然纸上，令人感慨。
逐页翻至1964年9月16日时，目录中出现的标题《李四光谈青年科学技术队伍的成长》，让吴育生老师眼前一亮。这篇消息的导语是这样的：
中国新闻社北京15日消息 中国科学技术协会主席、著名科学家李四光最近对本社记者说，新中国成立十五年来，科学技术队伍迅速壮大，仅中国科学院系统的科学研究人员，就比解放前增加一百倍以上，其中绝大部分是解放后培养出来的年轻人。
文中还提到，李四光说，旧中国给许多人留下这样一个印象：似乎中国人不出国留学，就不能成为像样的科学家。
当然，我们必须认真地学习外国的一切先进经验，但更重要的是自力更生地培养科学技术人才。
消息的结尾写道：李四光最后说，青年科学技术队伍的迅速成长，是国家自力更生发展科学事业的一个重要成就。他作为一个老科学工作者，看到科学事业有了优秀的接班人，感到无限欣慰。他深信中国的科学事业在党的正确方针指导下，在新老科学家的共同努力下，将会更迅速的发展。
1500字的长消息，对于以“中新风格”享誉新闻界的中新社报道来说，实属罕见。后经上报总社并和中国科协确认，这条中新社消息就是《李四光年谱》中提到的文章。
稿件找到了，而我对于这些“故纸堆”的兴趣却更浓了，我开始从中寻觅、了解中新社的历史。
▲最早一期的《中国新闻》电讯稿刊发行于1954年2月13日。遗憾的是现存稿刊是在1954年2月14日发行的第二期。稿刊为竖排，标注着“中国新闻社编印”，登记证为：广州市人民政府新闻出版处登记证新字第十五号，定价每份人民币一千元(折合现行人民币一角)、港币两角。注册地址则有两处：广州市惠福西路毕公巷十二号，广州市邮箱三零七号；北京市王大人胡同六十七号，北京市邮箱五十四号。
▲在收录着《李四光谈青年科学技术队伍的成长》一文的1964年9月16日那期，是第3823期，稿刊信息唯一的变化在于定价，调整为每份人民币2角5分、港币6角。
▲1991年9月2日的第91208号稿刊为竖排，发行方为“中新社香港分社”，注册地址为：香港轩尼诗道三四二号九楼，定价已不再显示。
▲1997年7月1日发行的第97129号《中国新闻》稿刊，为激光照排，依然是繁体字，但变为横排。据吴育生老师介绍，他1984年入职时，还是总社把手抄的电讯稿传真过来，香港分社据此打字排版再印刷出来，因为主要是发给海外报章和海外华侨去看的，所以一直用繁体字。
他也会按照之前老同事按月整理装订的方法去做好资料留存。
中新社前辈们用他们的辛勤笔耕为新中国留下历史的初稿，而在目前翻阅的有限稿刊中发现，1964年10月前的所有稿件，都没有留下记者的名字。但正是这些前辈，为成立初期的中新社描绘出“中新风格”的底色。
于2000年11月入职中新社的我，看到的《中国新闻》稿刊，已经是总社发行的简体字十六开活页本，登记证号为中国第一刊号：CN11—0001。
后来，活页稿刊被图文并茂的彩印《中国新闻》报所取代，在每年的全国两会上，清新活泼的《中国新闻》报无论是在代表委员驻地，还是在人民大会堂、梅地亚新闻中心，都是一纸风行、广受欢迎。
弹指一挥间，2022年10月，中新社将迎来七十华诞，筚路蓝缕砥砺前行的中新社，把所有的荣光都沉淀在“中新社电”的字里行间，为历史留存真实、生动、多元的初稿，而作为一名中新社记者，与有荣焉，不敢懈怠。
作者：索有为
“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 阅读提示 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。 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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