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23:13","market":"us","language":"zh","title":"李蓓：美元黄昏，人民币和中国股市有望迎来牛市","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1115854198","media":"半夏投资","summary":"美元或进入持续贬值的若干年。","content":"<html><head></head><body><p>作者：半夏投资 李蓓</p><p>中国的国庆假期，海外非常热闹。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先是美元利率持续创新高，代表性的十年期国债收益率，一度突破4.8%。</p><p style=\"text-align: justify;\">然后就在昨天，发生了一件大事，美国的众院议长麦卡锡，被投票罢免。美国的众议院议长，名义上是美国的3号人物，但因为美国副总统其实是个花瓶和摆设，众议院议长实际算是美国的第2号实权人物。麦卡锡，是美国两百年以来，第一位被罢免的众议院议长，他的任期仅仅9个月。</p><p style=\"text-align: justify;\">其实今年还有一件百年一遇的大事，美联储上半年亏损超过500亿美元，预计全年亏损超过1000亿美元，是近100年的第一次亏损。以至于美联储已经宣布计划大幅裁员300人。</p><p style=\"text-align: justify;\">这三件事情，表面上看起来没有关系，但实际上都是一根藤上结出的瓜。这根藤就是疫情后美国的超强财政刺激，而这根藤生长的土壤，就是自2008年之后的10多年，过度宽松的货币政策，低利率叠加先锋试验性质的量化宽松手段。</p><p style=\"text-align: justify;\">2008年金融危机后，美国开展了史无前例的强货币刺激。疫情后，又开展了史无前例的强财政刺激。在一些思路更加传统的反对者看来，这些政策毫无节操和底线。即便我们抛却情感色彩和价值取向，单从技术层面评估这些政策，它们也是具有相当的先锋和试验性质的，在历史上并无先例，这也意味着，它们的后果也是没有先例可以参考的。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些先锋试验性的政策的藤上，陆续结出很多的果实。早期，多是甜瓜。经济增长，居民收入高增，充分就业，企业盈利扩张，股市上涨，美元强势。而随着时间推移，越到后来，越来越多结出了苦果。包括高通胀，下降的购买力，扩大的贸易逆差，大片倒闭的小银行，大幅亏损的美联储，割裂的政坛，无以为继的经济增长动力。</p><p style=\"text-align: justify;\">或许，印证了那条朴素的道理，天底下没有免费的午餐，所有看似上天馈赠的礼物，都是有代价的。</p><p style=\"text-align: justify;\">在我看来，当前美债利率和美元的强势，都是强弩之末，如同日落前的黄昏，最后的绚烂。</p><p style=\"text-align: justify;\">因为美国的强财政刺激已经透支太多，难以为继，即便明年预算赤字维持目前计划的6.8%高位，因为利息支出占比大幅提升，甚至占据大部分的的赤字空间，<strong>美国明年也将转向实质上的财政收缩，经济大概率会发生超市场预期的衰退，美债利率也将显著下行，美元也将进入一段可能持续若干年的贬值周期。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我本来以为拐点会发生在明年的大选后。因为上一段跟现在类似（但远没有现在过分）的历史，正是大选铸就了拐点。</p><p style=\"text-align: justify;\">那是80年里根政府上台之后，同样的财政扩张叠加货币收缩，同样的贸易逆差扩大同时美债利率上升，美元强势。那一段历史的拐点，发生在84年的大选后，财政部长换人，经济政策发生重大转变，削减赤字+货币宽松，同时进行了国际协调以更好的服务美国的政策目标。85年初，美元开始拐头向下，拐点后的新趋势在85年9月的广场协议后达到了高潮。从85年初的高点算起，<strong>仅仅2年时间，美元指数贬值了近一半。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">昨天麦卡锡的被罢免，让我意识到拐点可能被提前。因为麦卡锡之所以被罢免，正是因为他放弃了之前大幅削减财政支出的主张，跟拜登政府达成妥协，避免了政府关门。这可能宣示着一个重要的拐点，美国内部也已经清醒认识到无纪律的透支性的超强财政刺激不可持续，并且在合力上反对这种政策的力量已经占优。如果金融市场也意识到这一点，则对长期限美债的恐慌抛售，对美元现金的买入可能会提前逆转。美债利率和美元都可能提前见顶。</p><p style=\"text-align: justify;\">上一段可类比的历史中，美国经济上的主要竞争对手，美国制裁和打压的对象，世界上最主要的顺差国，因高顺差得以维持大幅低于美元利率的国家，是日本。上一轮美元见顶后，日本的货币和股市都迎来了超级牛市。而这一轮，可能是人民币和中国股市迎来牛市。</p><h2 id=\"id_3711866205\" style=\"text-align: start;\">1，美元强势的背后</h2><p style=\"text-align: justify;\">年初，市场的一致预期是美国衰退，利率下行。而到现在，事实是美国经济韧性远超市场预期，美债利率创出新高。</p><p style=\"text-align: justify;\">截至今年1季度末，经济的强势和韧性，还是来自私人部门内生的力量。无论工商业贷款，还是居民贷款，都依然维持10%左右的高增速。</p><p style=\"text-align: justify;\">加息抑制经济增长，是需要有传导路径的。首先要抑制信贷增速，信贷增速下行传导到总需求下行，然后经济放缓。所以3月硅谷银行出事，很多人认为美国经济会快速崩塌的时候，我是持反面看法的。因为即便小银行出事，企业和居民信贷依然维持10%左右的增速，说明小银行的集团困难，甚至都并没有妨碍信贷增速，所以短期经济并不会有什么大问题。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0b3ab6654651001fcf53013a9a9eab68\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"402\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">但半年多过去了，到现在情况已经大不相同，工商业贷款增速已经下滑到0增速，居民贷款增速大幅下滑到5%左右。</p><p style=\"text-align: justify;\">美国的很多其它指标，也出现了拐头向下的趋势。</p><p style=\"text-align: justify;\">美国的成屋销售（占美国地产销售80%以上），再度下滑创新低。位于20年最低水平附近。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/55eb19a6066c586a9dfb515395e6daec\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"483\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">美国的居民信心和预期，最近2个月拐头向下。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/050a7b346b9e38af91cb14f68009f2d0\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"507\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">过去2个季度，维持美国经济韧性的，最大的向上力量，是美国的财政。</p><p style=\"text-align: justify;\">12个月滚动的财政赤字/GDP，从去年3季度的不到5%，到今年7月一度上升到超过8%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8f857980e5805f8a0ade59d64ef236ab\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"279\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">8%GDP的财政赤字是什么概念呢？</p><p style=\"text-align: justify;\">国际上公认的财政赤字红线，是3%。从更长的周期来看历史比较，80年代初里根政府搞星球大战计划，财政大扩张的时候，仅上升到5%，2008年百年一遇的金融危机，也就10%。</p><p style=\"text-align: justify;\">本轮疫情，美国政府超强财政刺激，赤字率超过08年金融危机，达到了历史上从未有过的15%。在未知的疫情面前，下猛药，有一定的合理性，在当时极低利率的环境下，高赤字的成本也并不可怕。</p><p style=\"text-align: justify;\">但现在疫情已经过去，通胀依然高企，经济需要降温，利率已经大幅上升，赤字的成本大幅上升，副作用也大幅上升，好处又大幅下降，但拜登政府形成了对财政刺激的药物依赖，不愿意降药量。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种非常显然且过度的寅吃卯粮的透支行为，在美国国内也是有很多反对的声音的。比如刚被罢免的麦卡锡，上任之初的主张之一，便是要督促政府削减开支。而现在其违背了当初的承诺，与拜登政府达成妥协，就遭遇了共和党内其它强硬派的反对，发起动议，投票罢免而且成功。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d8388038be06835fd6d9c14785b9b2da\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"400\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">就算拜登政府毫无纪律的预算方案，政府内部没有反对的声音的力量。后续美国政府维持当前的财政预算，<strong>美国的财政赤字也已经见顶。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">因为美国政府通过的2023年度财政赤字预算是6%GDP，2024年是6.8%GDP，而截至2023年7月的12个月滚动赤字，已经达到了8.5%GDP。所以，后续12个月滚动的财政赤字，将会从8.5%下降到6.8%。</p><p style=\"text-align: justify;\">事实上8月的数字已经开始环比下滑。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/74ea8fde466b76cb93746c5efc1b9e12\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"579\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">更重要的是，名义上的财政赤字，并不能衡量财政对实体经济的真实推动力度，需要扣除存量国债的利息支出。</p><p style=\"text-align: justify;\">80年代，美国之所以能够承受10%以上的国债利率，依然搞星球大战计划搞财政扩张，因为当时美国政府杠杆率位于历史最低水平，仅不到40%。而疫情后，美国政府杠杆创新高达到了历史最高水平120%，是当时的3倍。也就意味着，利率仅仅需要是当时的1/3水平，偿债负担就等同当年。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/87ede1942468bb021cf85b8225b6fb23\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"507\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">过去一年，因为利率仍在上升过程中，平均水平并不高，且期限大于1年的存量国债暂时仍只需支付低利率。美国的利息支出已经上升到3.5%GDP，随着时间推移，存量国债到期，新发国债需要支付当前市场水平的利率，估计只需要1年多以后，美国国债的利息支出/GDP，将会突破5%，超过80年代的最高水平。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就意味着，即便明年美国财政赤字依然维持6.8%，大部分将被用来还利息，用于支持实体经济的赤字将大幅下降。<strong>也就说是，从支持实体经济的角度，明年美国实体经济将遭遇大幅的财政紧缩。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2eea27c9b72b63b19e69b1b4d3b7905c\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"481\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>信贷已经失速，后续财政还将实质紧缩。美国经济衰退的迹象已现，后续确认进入衰退的确定性是很高的。</strong></p><h2 id=\"id_860609799\" style=\"text-align: start;\">2. 为什么美债利率还在创新高？</h2><p style=\"text-align: justify;\">因为供需关系大逆转。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>供应端：</strong>上半年美国赤字水平本身不高，还以消耗财政部账户存量余额为主，发债量并不大，为过去几年的偏低水平，下半年发债量环比上半年大幅上升，创下除2020年2季度之外的单季度最高水平。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/928fbcef82b3cedc83629f262e8bc29c\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"445\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>需求端：</strong>因为硅谷银行等的小银行风暴，美联储上半年一度暂停缩表，重新大幅扩表，整个上半年美联储资产负债表基本持平。而随着银行业风暴过去，美联储开始重新快速缩表。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b02d27d0d8836d84fb382d51958f1721\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"407\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">所以，以年中为分界，美国国债的供需关系大逆转。海量的发行+美联储的抛售，推升利率大幅上升并创出今年新高。</p><p style=\"text-align: justify;\">利率上升，只是因为供需关系，并不是因为下半年美国经济的前景变得更好了。</p><h2 id=\"id_3618973810\" style=\"text-align: start;\">3.美联储的大麻烦</h2><p style=\"text-align: justify;\">故事的另一位主角，美联储，现在也面临大麻烦。</p><p style=\"text-align: justify;\">前面讲过，美联储从2008年金融危机之后，开启了试验性质的量化宽松，其资产负债表扩张了近10倍。从1万亿美元，到接近10万亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">占GDP的比例，也扩张了6倍，从6%左右，上升到最高36%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0c73c5c6d0506531bda37196d6d728d7\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"686\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">对于美联储来说，其负债主要挂钩短端利率，比如基准利率 联邦基金利率，而其资产主要挂钩长端利率，比如国债利率，MBS利率。</p><p style=\"text-align: justify;\">在利率曲线正常的环境下，持续QE扩表这种做法，不仅推升经济，促进就业，推升资产价格，提升美国居民财富水平，美联储自己甚至还可以赚大钱。</p><p style=\"text-align: justify;\">比如长短端利差正挂水平较大，且资产负债表绝对规模位于历史最高位附近的2021年，美联储盈利超过1000亿美元。相比其近10万亿的资产规模，对应1%出头的正息差。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>真是像黑魔法一样神奇！！</strong>！</p><p style=\"text-align: justify;\">但是通胀终于一骑绝尘，美联储被迫大幅加息，利率曲线今年进入大幅倒挂。同样的道理相反的方向，美联储开始血亏。</p><p style=\"text-align: justify;\">今年上半年，亏损超过500亿，全年预计亏损超过1000亿美元。对应1%出头的负息差。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1329963c133c5e05e6a29c571e5bfd06\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"795\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">更加有趣的是：</p><p style=\"text-align: justify;\">美联储的盈利，都是归美国财政的。</p><p style=\"text-align: justify;\">当年财政强刺激的背景下，美联储的利润，为财政支出也是更添了一把火。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么道理上，美联储的亏损，也是应该由财政负担的。在现在往后美国将要面临的实质性财政紧缩中，美联储的亏损，还要再分掉一部分财政支出，釜底再抽一把薪。</p><p><strong>原来，黑魔法是回旋镖。最后砸到的竟然是自己！</strong></p><h2 id=\"id_1493469051\">4.出路在哪里</h2><p style=\"text-align: justify;\">前文曾经提到过，上一段跟现在类似的历史，是80年里根总统任期。</p><p style=\"text-align: justify;\">在里根任期的前4年：</p><p style=\"text-align: justify;\">跟现在同样的财政扩张；叠加当时美联储主席沃克尔的强力货币收缩，跟现在一样的信贷下行。</p><p style=\"text-align: justify;\">跟现在同样的贸易逆差扩大，经济走弱，企业盈利下滑的同时，美债利率上升，美元强势。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d54e76e09febec71228aa75111eab40c\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"744\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">那一段历史的拐点，发生在84年的大选后，财政部长和总统顾问人选发生了改变，政策策思路达成了共识，发生了重大变化。新的政策方向：一方面削减财政赤字，一方面放松货币。同时进行了国际协调，鼓励主要贸易伙伴（日本德国等）实施反方向的政策：加强财政刺激同时维持基准利率不变，以更好的服务美国的政策目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一政策思路取得了预期的效果。</p><p style=\"text-align: justify;\">84年年中，美债利率开始趋势下行，美国经济走出了困境，失业率下降，企业盈利回升，股市阶段性下跌后，转为上涨。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，美元的强势一去不复返。</p><p style=\"text-align: justify;\">85年初，美元开始拐头向下，拐点后的新趋势在85年9月的广场协议后达到了高潮，美元持续大幅下跌。</p><p style=\"text-align: justify;\">从85年初的高点算起，</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>仅仅2年时间，美元指数贬值了近一半。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">然后低位继续震荡了近10年，直到1995年才开始下一轮上升。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>站在现在，出路也是类似的：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">美国财政将面临实质性收缩，美国经济将出现较深的衰退，美债利率将会大幅下行。</p><p style=\"text-align: justify;\">美国国债的利息负担，将跟80年代相当。但美联储的超大资产负债表，面临大幅亏损的情况，是历史上从来没有过的。所以，尤其在当前美联储的困境下，大幅降息的必要性是更大的。只有大幅降息，让利率曲线回归常态的近地远高，才能逆转美联储大幅亏损的土壤。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>本轮美元也将持续贬值，或许会持续若干年。</strong>直到美国经济的下一次大周期回升。</p><p style=\"text-align: justify;\">我本来以为拐点也类似上一轮，发生在大选之后。但昨天麦卡锡的被罢免，让我意识到拐点可能被提前。</p><p style=\"text-align: justify;\">因为麦卡锡之所以被罢免，正是因为他放弃了之前大幅削减财政支出的主张，跟拜登政府达成妥协，避免了政府关门。这可能宣示着一个重要的拐点，美国内部也已经清醒认识到无纪律的透支性的超强财政刺激不可持续，并且在合力上反对这种政策的力量已经占优。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果金融市场也意识到这一点，则对长期限美债的恐慌抛售，对美元现金的买入可能会提前逆转。美债利率和美元都可能提前见顶。</p><p style=\"text-align: justify;\">上一段可类比的历史中，美国经济上的主要竞争对手，美国制裁和打压的对象，世界上最主要的顺差国，因高顺差得以维持大幅低于美元利率的国家，是日本。美元见顶后，日本的货币和股市都迎来了超级牛市。而这一轮，可能是人民币和中国股市进入牛市。</p><p style=\"text-align: justify;\">本文花费了我几乎一天的时间，今天就写到这里先休息了，作为上篇。主要讨论美国当前面临的经济困境和后续大概率的政策和经济走向。</p><p style=\"text-align: justify;\">后面2天，会择机完成本文的下篇，讨论为什么上一轮美元见大顶之后，日元和日本股市进入牛市，以及为什么本轮会是人民币和中国股市进入牛市。</p></body></html>","source":"lsy1610944563427","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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李蓓中国的国庆假期，海外非常热闹。首先是美元利率持续创新高，代表性的十年期国债收益率，一度突破4.8%。然后就在昨天，发生了一件大事，美国的众院议长麦卡锡，被投票罢免。美国的众议院议长，名义上是美国的3号人物，但因为美国副总统其实是个花瓶和摆设，众议院议长实际算是美国的第2号实权人物。麦卡锡，是美国两百年以来，第一位被罢免的众议院议长，他的任期仅仅9个月。其实今年还有一件百年一遇的...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/xheQbbs00apzieQQQ0yA1A\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/ad7f61931a0d39e3cccfd6e5e3b0ef5e","relate_stocks":{"000001.SH":"上证指数","UDN":"做空美元指数-PowerShares"},"source_url":"https://mp.weixin.qq.com/s/xheQbbs00apzieQQQ0yA1A","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1115854198","content_text":"作者：半夏投资 李蓓中国的国庆假期，海外非常热闹。首先是美元利率持续创新高，代表性的十年期国债收益率，一度突破4.8%。然后就在昨天，发生了一件大事，美国的众院议长麦卡锡，被投票罢免。美国的众议院议长，名义上是美国的3号人物，但因为美国副总统其实是个花瓶和摆设，众议院议长实际算是美国的第2号实权人物。麦卡锡，是美国两百年以来，第一位被罢免的众议院议长，他的任期仅仅9个月。其实今年还有一件百年一遇的大事，美联储上半年亏损超过500亿美元，预计全年亏损超过1000亿美元，是近100年的第一次亏损。以至于美联储已经宣布计划大幅裁员300人。这三件事情，表面上看起来没有关系，但实际上都是一根藤上结出的瓜。这根藤就是疫情后美国的超强财政刺激，而这根藤生长的土壤，就是自2008年之后的10多年，过度宽松的货币政策，低利率叠加先锋试验性质的量化宽松手段。2008年金融危机后，美国开展了史无前例的强货币刺激。疫情后，又开展了史无前例的强财政刺激。在一些思路更加传统的反对者看来，这些政策毫无节操和底线。即便我们抛却情感色彩和价值取向，单从技术层面评估这些政策，它们也是具有相当的先锋和试验性质的，在历史上并无先例，这也意味着，它们的后果也是没有先例可以参考的。这些先锋试验性的政策的藤上，陆续结出很多的果实。早期，多是甜瓜。经济增长，居民收入高增，充分就业，企业盈利扩张，股市上涨，美元强势。而随着时间推移，越到后来，越来越多结出了苦果。包括高通胀，下降的购买力，扩大的贸易逆差，大片倒闭的小银行，大幅亏损的美联储，割裂的政坛，无以为继的经济增长动力。或许，印证了那条朴素的道理，天底下没有免费的午餐，所有看似上天馈赠的礼物，都是有代价的。在我看来，当前美债利率和美元的强势，都是强弩之末，如同日落前的黄昏，最后的绚烂。因为美国的强财政刺激已经透支太多，难以为继，即便明年预算赤字维持目前计划的6.8%高位，因为利息支出占比大幅提升，甚至占据大部分的的赤字空间，美国明年也将转向实质上的财政收缩，经济大概率会发生超市场预期的衰退，美债利率也将显著下行，美元也将进入一段可能持续若干年的贬值周期。我本来以为拐点会发生在明年的大选后。因为上一段跟现在类似（但远没有现在过分）的历史，正是大选铸就了拐点。那是80年里根政府上台之后，同样的财政扩张叠加货币收缩，同样的贸易逆差扩大同时美债利率上升，美元强势。那一段历史的拐点，发生在84年的大选后，财政部长换人，经济政策发生重大转变，削减赤字+货币宽松，同时进行了国际协调以更好的服务美国的政策目标。85年初，美元开始拐头向下，拐点后的新趋势在85年9月的广场协议后达到了高潮。从85年初的高点算起，仅仅2年时间，美元指数贬值了近一半。昨天麦卡锡的被罢免，让我意识到拐点可能被提前。因为麦卡锡之所以被罢免，正是因为他放弃了之前大幅削减财政支出的主张，跟拜登政府达成妥协，避免了政府关门。这可能宣示着一个重要的拐点，美国内部也已经清醒认识到无纪律的透支性的超强财政刺激不可持续，并且在合力上反对这种政策的力量已经占优。如果金融市场也意识到这一点，则对长期限美债的恐慌抛售，对美元现金的买入可能会提前逆转。美债利率和美元都可能提前见顶。上一段可类比的历史中，美国经济上的主要竞争对手，美国制裁和打压的对象，世界上最主要的顺差国，因高顺差得以维持大幅低于美元利率的国家，是日本。上一轮美元见顶后，日本的货币和股市都迎来了超级牛市。而这一轮，可能是人民币和中国股市迎来牛市。1，美元强势的背后年初，市场的一致预期是美国衰退，利率下行。而到现在，事实是美国经济韧性远超市场预期，美债利率创出新高。截至今年1季度末，经济的强势和韧性，还是来自私人部门内生的力量。无论工商业贷款，还是居民贷款，都依然维持10%左右的高增速。加息抑制经济增长，是需要有传导路径的。首先要抑制信贷增速，信贷增速下行传导到总需求下行，然后经济放缓。所以3月硅谷银行出事，很多人认为美国经济会快速崩塌的时候，我是持反面看法的。因为即便小银行出事，企业和居民信贷依然维持10%左右的增速，说明小银行的集团困难，甚至都并没有妨碍信贷增速，所以短期经济并不会有什么大问题。但半年多过去了，到现在情况已经大不相同，工商业贷款增速已经下滑到0增速，居民贷款增速大幅下滑到5%左右。美国的很多其它指标，也出现了拐头向下的趋势。美国的成屋销售（占美国地产销售80%以上），再度下滑创新低。位于20年最低水平附近。美国的居民信心和预期，最近2个月拐头向下。过去2个季度，维持美国经济韧性的，最大的向上力量，是美国的财政。12个月滚动的财政赤字/GDP，从去年3季度的不到5%，到今年7月一度上升到超过8%。8%GDP的财政赤字是什么概念呢？国际上公认的财政赤字红线，是3%。从更长的周期来看历史比较，80年代初里根政府搞星球大战计划，财政大扩张的时候，仅上升到5%，2008年百年一遇的金融危机，也就10%。本轮疫情，美国政府超强财政刺激，赤字率超过08年金融危机，达到了历史上从未有过的15%。在未知的疫情面前，下猛药，有一定的合理性，在当时极低利率的环境下，高赤字的成本也并不可怕。但现在疫情已经过去，通胀依然高企，经济需要降温，利率已经大幅上升，赤字的成本大幅上升，副作用也大幅上升，好处又大幅下降，但拜登政府形成了对财政刺激的药物依赖，不愿意降药量。这种非常显然且过度的寅吃卯粮的透支行为，在美国国内也是有很多反对的声音的。比如刚被罢免的麦卡锡，上任之初的主张之一，便是要督促政府削减开支。而现在其违背了当初的承诺，与拜登政府达成妥协，就遭遇了共和党内其它强硬派的反对，发起动议，投票罢免而且成功。就算拜登政府毫无纪律的预算方案，政府内部没有反对的声音的力量。后续美国政府维持当前的财政预算，美国的财政赤字也已经见顶。因为美国政府通过的2023年度财政赤字预算是6%GDP，2024年是6.8%GDP，而截至2023年7月的12个月滚动赤字，已经达到了8.5%GDP。所以，后续12个月滚动的财政赤字，将会从8.5%下降到6.8%。事实上8月的数字已经开始环比下滑。更重要的是，名义上的财政赤字，并不能衡量财政对实体经济的真实推动力度，需要扣除存量国债的利息支出。80年代，美国之所以能够承受10%以上的国债利率，依然搞星球大战计划搞财政扩张，因为当时美国政府杠杆率位于历史最低水平，仅不到40%。而疫情后，美国政府杠杆创新高达到了历史最高水平120%，是当时的3倍。也就意味着，利率仅仅需要是当时的1/3水平，偿债负担就等同当年。过去一年，因为利率仍在上升过程中，平均水平并不高，且期限大于1年的存量国债暂时仍只需支付低利率。美国的利息支出已经上升到3.5%GDP，随着时间推移，存量国债到期，新发国债需要支付当前市场水平的利率，估计只需要1年多以后，美国国债的利息支出/GDP，将会突破5%，超过80年代的最高水平。这就意味着，即便明年美国财政赤字依然维持6.8%，大部分将被用来还利息，用于支持实体经济的赤字将大幅下降。也就说是，从支持实体经济的角度，明年美国实体经济将遭遇大幅的财政紧缩。信贷已经失速，后续财政还将实质紧缩。美国经济衰退的迹象已现，后续确认进入衰退的确定性是很高的。2. 为什么美债利率还在创新高？因为供需关系大逆转。供应端：上半年美国赤字水平本身不高，还以消耗财政部账户存量余额为主，发债量并不大，为过去几年的偏低水平，下半年发债量环比上半年大幅上升，创下除2020年2季度之外的单季度最高水平。需求端：因为硅谷银行等的小银行风暴，美联储上半年一度暂停缩表，重新大幅扩表，整个上半年美联储资产负债表基本持平。而随着银行业风暴过去，美联储开始重新快速缩表。所以，以年中为分界，美国国债的供需关系大逆转。海量的发行+美联储的抛售，推升利率大幅上升并创出今年新高。利率上升，只是因为供需关系，并不是因为下半年美国经济的前景变得更好了。3.美联储的大麻烦故事的另一位主角，美联储，现在也面临大麻烦。前面讲过，美联储从2008年金融危机之后，开启了试验性质的量化宽松，其资产负债表扩张了近10倍。从1万亿美元，到接近10万亿美元。占GDP的比例，也扩张了6倍，从6%左右，上升到最高36%。对于美联储来说，其负债主要挂钩短端利率，比如基准利率 联邦基金利率，而其资产主要挂钩长端利率，比如国债利率，MBS利率。在利率曲线正常的环境下，持续QE扩表这种做法，不仅推升经济，促进就业，推升资产价格，提升美国居民财富水平，美联储自己甚至还可以赚大钱。比如长短端利差正挂水平较大，且资产负债表绝对规模位于历史最高位附近的2021年，美联储盈利超过1000亿美元。相比其近10万亿的资产规模，对应1%出头的正息差。真是像黑魔法一样神奇！！！但是通胀终于一骑绝尘，美联储被迫大幅加息，利率曲线今年进入大幅倒挂。同样的道理相反的方向，美联储开始血亏。今年上半年，亏损超过500亿，全年预计亏损超过1000亿美元。对应1%出头的负息差。更加有趣的是：美联储的盈利，都是归美国财政的。当年财政强刺激的背景下，美联储的利润，为财政支出也是更添了一把火。那么道理上，美联储的亏损，也是应该由财政负担的。在现在往后美国将要面临的实质性财政紧缩中，美联储的亏损，还要再分掉一部分财政支出，釜底再抽一把薪。原来，黑魔法是回旋镖。最后砸到的竟然是自己！4.出路在哪里前文曾经提到过，上一段跟现在类似的历史，是80年里根总统任期。在里根任期的前4年：跟现在同样的财政扩张；叠加当时美联储主席沃克尔的强力货币收缩，跟现在一样的信贷下行。跟现在同样的贸易逆差扩大，经济走弱，企业盈利下滑的同时，美债利率上升，美元强势。那一段历史的拐点，发生在84年的大选后，财政部长和总统顾问人选发生了改变，政策策思路达成了共识，发生了重大变化。新的政策方向：一方面削减财政赤字，一方面放松货币。同时进行了国际协调，鼓励主要贸易伙伴（日本德国等）实施反方向的政策：加强财政刺激同时维持基准利率不变，以更好的服务美国的政策目标。这一政策思路取得了预期的效果。84年年中，美债利率开始趋势下行，美国经济走出了困境，失业率下降，企业盈利回升，股市阶段性下跌后，转为上涨。然而，美元的强势一去不复返。85年初，美元开始拐头向下，拐点后的新趋势在85年9月的广场协议后达到了高潮，美元持续大幅下跌。从85年初的高点算起，仅仅2年时间，美元指数贬值了近一半。然后低位继续震荡了近10年，直到1995年才开始下一轮上升。站在现在，出路也是类似的：美国财政将面临实质性收缩，美国经济将出现较深的衰退，美债利率将会大幅下行。美国国债的利息负担，将跟80年代相当。但美联储的超大资产负债表，面临大幅亏损的情况，是历史上从来没有过的。所以，尤其在当前美联储的困境下，大幅降息的必要性是更大的。只有大幅降息，让利率曲线回归常态的近地远高，才能逆转美联储大幅亏损的土壤。本轮美元也将持续贬值，或许会持续若干年。直到美国经济的下一次大周期回升。我本来以为拐点也类似上一轮，发生在大选之后。但昨天麦卡锡的被罢免，让我意识到拐点可能被提前。因为麦卡锡之所以被罢免，正是因为他放弃了之前大幅削减财政支出的主张，跟拜登政府达成妥协，避免了政府关门。这可能宣示着一个重要的拐点，美国内部也已经清醒认识到无纪律的透支性的超强财政刺激不可持续，并且在合力上反对这种政策的力量已经占优。如果金融市场也意识到这一点，则对长期限美债的恐慌抛售，对美元现金的买入可能会提前逆转。美债利率和美元都可能提前见顶。上一段可类比的历史中，美国经济上的主要竞争对手，美国制裁和打压的对象，世界上最主要的顺差国，因高顺差得以维持大幅低于美元利率的国家，是日本。美元见顶后，日本的货币和股市都迎来了超级牛市。而这一轮，可能是人民币和中国股市进入牛市。本文花费了我几乎一天的时间，今天就写到这里先休息了，作为上篇。主要讨论美国当前面临的经济困境和后续大概率的政策和经济走向。后面2天，会择机完成本文的下篇，讨论为什么上一轮美元见大顶之后，日元和日本股市进入牛市，以及为什么本轮会是人民币和中国股市进入牛市。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":796,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":659370627,"gmtCreate":1679806976269,"gmtModify":1679807021655,"author":{"id":"65018468860254","authorId":"65018468860254","name":"小慈","avatar":"https://static.tigerbbs.com/950531d021b93aadf982e34e97c5af93","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"65018468860254","authorIdStr":"65018468860254"},"themes":[],"htmlText":"加班赶一赶，很快可以超过了嘛","listText":"加班赶一赶，很快可以超过了嘛","text":"加班赶一赶，很快可以超过了嘛","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/659370627","repostId":"2322765761","repostType":4,"repost":{"id":"2322765761","pubTimestamp":1679789657,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2322765761?lang=&edition=full","pubTime":"2023-03-26 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天这个说法我也没有听说过。百度做人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>十几年了，我们做语言大模型也有几年的时间，就是从 2019 年文心 1.0 版本发布到现在也有近 4 年的时间，这期间文心 1.0、2.0、3.0 都发布了。去年 11 月 30 号 ChatGPT 发布，我们去试了一下，确实有惊艳的感觉，觉得比以前的大模型，尤其是在内容生成方面有很大的跃进。从那时候开始，内部确实压力比以前更大。</p><p>中国这个产业环境里，我接触到的很多人其实都在问“百度有吗？你们要不要做一个这个东西？”，我们因为这些年一直在做语言大模型，确实也很重视，从 2019 年到现在，包括我个人也花了不少时间跟团队去讨论这个大模型到底会向什么方向发展，会有什么样的应用，到底有多大潜力，我们应该投多少资源等。但是到最后其实有点被舆论裹挟着，越来越觉得我们需要尽快推出一个对标 ChatGPT 的大语言模型。</p><p>内部在发布之前两个月里，工作压力是蛮大的，大家日夜奋战，有很强的危机感。刚刚做出来的时候，内部评测确实不行，虽然提升速度很快，但是不确定什么时候可以发布。整个过程我们也不断地在内部讨论到底什么时候可以发布。我当时是拍了个板，说 3 月份一定要发。团队没有那么有信心，担心 3 月份做不出来。我就说即使那个时候做不出来，我们再去跟公众解释说，我们稍微 delay 了一点，我觉得也 OK。但我们现在就要说出去，3 月份就要发。</p><p>我这样做确实是有意的，给团队一些压力，让他们能够动作更快一点，提升的速度更快一点。</p><p>一开始我们公布 3 月份要发的时候，团队的理解是 3 月 31 号发（笑）。后来我跟他们讲，3 月 17 号我要去参加亚布力论坛。那个时候文心一言的事儿已经满城风雨，关注度非常高，如果到时候文心依然没有发，我. 其实我不知道该说什么了，别人关注的都是这个事，我去讲点别的，人家觉得肯定你很虚伪。</p><p>甚至包括一些很好的朋友、一些领导，他要问这个东西的话，你什么都不说是不行的，说一些保密的东西也不合适，我们是上市公司，投资人也很关心，跟一部分人说不跟另外一部分人说，就是选择性披露，这是不行的，所以 2 月底的时候我就说 3 月 16 号邀请内测好了。确实到最后这个阶段有一点赶，但 3 月 16 号的时候我对文心一言已经达到的水准还是比较满意的。</p><p><b>骆铁航：3 月 16 号文心一言大模型邀请内测，前两天<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a> Bard 也开始公开做测试，Robin 本人、团队 都会强调百度是全球大厂里第一个上内测生成式 AI 大模型的公司。OpenAI 名义算是创业公司，受到很多人的关注和肯定，但大家对于大厂创新做类似产品就不是很包容，谷歌之前遭遇批评，百度也遭遇了一些批评，您怎么看待大厂成功或者第一个内测大模型的意义，为什么这个事情对于百度是重要的，以及大厂在这里有哪些优势？</b></p><p><b>李彦宏：</b>文心一言发布之后遇到了一些批评的声音，算是我预料之中。我在发布会至少说过三遍，<b>文心一言还不完美。</b></p><p>选择现在这个时间发布，最主要的原因是市场需求旺盛。ChatGPT 刚发布的时候也遇到很多批评，所谓“一本正经胡说八道”，很多人觉得无法接受。我记得程序员社区 Stack OverFlow 明确禁止在社区发布通过 ChatGPT 生成的内容，因为 ChatGPT 错误率太高了，很容易误导用户。所以文心一言不管什么时候发出来，都不可能是完美的，只有发出来之后才有机会更快地去迭代，去提升。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c1cdf7b171a2a8ee537ba602fb36c775\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"1024\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>但是不管是着急发也好，百度作为全球大厂中第一个发布也好，我还是觉得很骄傲，因为市场需求太旺盛了，无数的人——过去不怎么联系或者行业跟我隔得很远的人现在都在问，我们怎么能跟百度合作，怎么尽早试用。客户把需求提给我们之后，我们有针对性地进行优化和迭代，很快就可以变得非常有用。对我们来说如果客户不愿意为这个付费，这个产品或者技术对我们也没有什么价值，客户如果愿意付费的话，无论多不完美，它自己就证明了价值，所以我觉得市场需求这么旺盛情况下，谁先做出来还是意义非常大的。</p><p>其他的大厂包括美国的 Google、Facebook、Amazon 都没有发出来，我觉得有两种原因，一个是他们之前没有那么重视这件事，生成式 AI 和过去搜索引擎常用的判别式 AI 是不太一样的，使用的算法、理念甚至是评判质量好坏的标准都不太一样。不是大厂之前很重视的方向，等到 ChatGPT 出来之后，再发力也是需要时间的，不是一时半会儿能够做得跟 OpenAI 一样好。</p><p>如果作为一个大厂第二个做出来，会像谷歌在美国的遭遇一样，其实谷歌的人工智能技术我觉得基础是非常好的，这么多年 AI 上花的钱应该可能不输于任何一个全球高科技公司。在这种情况下如果出来的东西还是有瑕疵的，明显不如一个创业公司的话，压力是很大的。作为市场上第二个出来，公众、客户、媒体对你的要求完全不一样了，从这个意义讲我也认为第一个出来非常重要。</p><h2><b>02 一边炼丹，一边发电</b></h2><p><b>张鹏：拿今天的文心一言和已经经过几个月数据飞轮循环的 ChatGPT 跨时空比有些不公平的，但对公众来讲，大家还是很期望有一个比较能够理解的对标，如果让你定义，今天的文心一言相当于什么时候的 ChatGPT，甚至在技术上是多少分？有没有一个比较具象的对标？</b></p><p><b>李彦宏：</b>文心一言发布之后，我看到网上有各种各样的评测、对比，都是在拿文心一言跟最先进的大模型做对比。不仅会对比 ChatGPT 3.5 版本，也会对比 GPT-4 版本。文心一言发布的多模的东西，用文字生成图片，我也看好多人拿这个功能去跟 Midjourney 对比。用户会在任何一个方向上，用市面上最先进的产品跟百度文心一言进行比对。</p><p>其实我觉得也无所谓公平不公平，大家这么关注，对你有这么高期望，是我不断提升的动力。我也不断在讲文心一言不够完美，事实上如果全面来评测的话，文心一言确实也不如现在最好的 ChatGPT 版本，但是差距不是很大。所谓不是很大，可能就是一两个月的差别。</p><p>大约就是两个月之前，我们内部做过一次评测，用文心一言跟当时的 ChatGPT 做对比，我们大约落后那个时候的 ChatGPT 40 分左右，我们分析那些落后于他的地方，感觉差不多用一个多月时间就可以把这些问题解决。过一个月之后解决的差不多了，再去评测一下 ChatGPT 和文心一言，发现我们不仅没有赶上 ChatGPT，反而差距拉大到 70 分了。当时团队也很焦虑，为什么我们做了半天反而越来越不如人家了？</p><p><b>张鹏：为什么？是数据原因还是其他原因？</b></p><p><b>李彦宏：</b>就是 ChatGPT 本身也在不断升级，它的能力也在快速提升，那一个月的时间，文心一言可能提升速度不慢，但 ChatGPT 可能中间有一次大升级，导致能力有一次质的飞跃。再仔细分析差距之后，觉得说再给一个月还能够追的七七八八。</p><p>按照团队现在的分析，我们水平差不多是 ChatGPT 今年 1 月份的水平。但是大家早就忘了 1 月份它是什么样子，今天大家已经习惯 GPT-4，GPT-4 的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术，所以我觉得没关系，比就比，对我来说，只要自己提升足够快，是能够把过去做不到的东西一步步做到，尤其有越来越多的用户给我们反馈的时候，我还是逐渐看到不少亮点，不少我们已经做得比现在的 ChatGPT 要好的方向，当然，也有更多方向不如它，但我觉得假以时日我们都是可以弥补的。</p><p><b>蒋涛：无论 ChatGPT 还是背后的<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>，包括文心一言的内测，我觉得内测是很重要的分水岭，内测后就进入到新的阶段。内测前可能被市场&#34;裹挟&#34;，毕竟有对方先做东西，内测之后，更多人用，产品提升更快。接下来作为中国的大语言模型产品，和对方去竞争，是不是可以不用继续被&#34;裹挟&#34;？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得“裹胁”不见得是坏事，当时如果没有外部压力，我们可能不会这么快推出这样水平的产品；而上线之后我也不觉得不再会被“裹胁”，恰恰相反，每天收到的用户反馈比以前多很多很多倍，反馈当中 1/3 说好的，2/3 是说不好的，不好的反馈实际上也是一种压力，每天看到的都是各种各样的问题，遇到问题，去解决问题，这就是创新的过程，自然而然会让我们迭代的速度越来越快。</p><p>这种东西你把它说成裹胁也可以，但我更希望说成反馈，我一直认为所有的创新都是靠反馈驱动的，有反馈就可以不断去创新，反馈越多创新速度越快，没有反馈就天天憋在屋里自己干，其实是没有出路的。</p><p><b>蒋涛：作为中国大语言模型和美国大语言模型相比，路线上未来会有区分吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>会有一些不一样，中国有自己特色的语言和文化，文心一言有些地方做的比 ChatGPT 好，比如贴吧里边那些梗，你去问文心一言，基本上都能回答对，97%、98% 的准确率，ChatGPT 会是 30% 左右的准确率，可能是因为它在这方面的训练语料少一些，百度在这方面多一些。</p><p>再举个例子，白话文翻译成文言文，或者把文言文翻译成白话文，这个也是我们擅长的。再往后我们的客户要求做定向调优，他的数据进来之后，就能够在客户的领域做得更加精细化，更高的准确率。因为有些场景不能够容忍这么高的错误率，所以我们一定会解决那些问题。时间长了之后，还会觉得这两个大模型会有比较多的不同之处，虽然基础技术比较类似。</p><p><b>张鹏：据说百度在通用大模型上做了一些知识增强，等于做了一些额外加强，这也是百度在大模型上面的一种创新。不知道百度的通用大模型是一个什么量级的参数？也是千亿量级数据的训练过程吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>肯定是千亿量级，这是一个门槛，如果不过千亿就不会出现智能涌现，这是过去实验都证明过的。但是具体是多少参数，公布意义不大，过了千亿之后，也不是万亿量级参数一定比千亿效果要好。GPT-4 出来之前，我看好多媒体猜测是万亿量级参数，十万亿量级，方向就错了。它不是靠提升参数规模，是在其他方面进行提升的。</p><p><b>张鹏：现在外界很多人推演说未来大模型的赛道要把技术越练越好，可能需要百亿美金以上的持续投入。我比较好奇，在你的视角来看，这是不是必然投入的量级，有没有其他选择？百度要继续“炼丹”还是率先把它应用在百度的业务形态中。我们能够想到的搜索、小度，其实都有很大的想象空间，不知道百度怎么看未来的投入和策略？</b></p><p><b>李彦宏：</b>资金投入是肯定的，而且会越来越大。比如目前 OpenAI 百亿美金的投入量级。但是只要有竞争的话，一定会投入增大。所以，未来是百亿美金，还是千亿美金没有人知道。我们只知道随着这些投入，技术进步会越来越快，在各个行业、各个场景商用普及程度也会越来越快。</p><p>投入只是硬币的一面，硬币的另一面是收益，因为大模型确实有用，是在我们能够想到的各行各业、各种场景都有用。所以，发展大模型不仅仅意味着投入，也意味着收益。这个收益随着时间的推移，会越来越显现出来。OpenAI 从非盈利组织变成 limited organization 之后，门槛、利润要超过今天的<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>。大家对这项技术能够挣钱的量级有很高预期的，纯投入不可能发展这么快，一定是有收益的，有收益的根本原因是有效果，是市场需要，对我们的社会、文明有正向的作用，才会有收益。</p><p><b>张鹏：所以就是一边“炼丹”，一边发电，那么百度接下来在搜索、小度上，会很快看到文心一言在里面发电吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>肯定，百度目前所有的产品无论搜索、小度、贴吧、文库、网盘、地图，每个部门现在都在加班加点，更快地把文心一言的能力集成进去，这种集成其实会很自然，你会觉得这个产品里头就需要这样的能力。对百度来说是这样，对很多企业也是一样的，大家很自然地就能够看到，我可以用到、集成、需要这些能力。</p><p>社会在以一个更快的速度去演进。今天我们回看 15 年前，比如 iPhone 出来之前，很难想象那个时候的人过的是那样的生活。如果再过五年、十年再回看 2023 的话也是同样的感觉。过去的人们可能回看一两百年都觉得差不多，人们过的就是那样的日子。但是今天你回看 15 年、20 年都觉得很不一样。今天我们看一些讲述 90 年代的电视剧，看他们的生活场景，明显和今天不一样。我觉得未来五年十年，这种感觉会更明显。</p><h2><b>03 更可能弯道超车</b></h2><p><b>蒋涛：我们最近也在观察 ChatGPT 相关的讨论，会发现大家在聊 ChatGPT 甚至 GPT 的时候，都会忘记后面还有微软的 Azure 云服务，这个行业其实可能已经在发生很根本的一些变化了。Robin 你认为在大模型出来后，对于云的改变是怎样的？另外就是，你提到有些客户场景，会涉及到具体的调优，那在这个环节里，因为国内的产业格局、产品复杂度不一样，会带来哪些弯道超车的机会？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我之前也公开讲过，大预言模型的出现，对于云计算来说，是一个 Game Changer，它会改变云计算的游戏规则。</p><p>过去传统的云计算就是卖算力——每秒钟的运算速度、存储等比较基础的能力，但是随着技术的演进，真正 AI 时代的应用不会建立在过去的这种地基上。移动时代是在 iOS 或者 Android 系统上开发 app，PC 时代的话是在 Windows 上开发各种软件，AI 时代的应用是基于大模型来开发的。那么是不是有一天所有的模型会统一成一个模型？这个是存疑的。两年前我试图在内部推动把语言、视觉、语音模型等统一成一个模型，当时怎么想都觉得不对，走不通。</p><p>未来的应用基于这些模型做开发，不管是搜索还是贴吧，都是基于我们已经做出来的模型来做开发，这跟过去创业公司直接用云是不一样的，那时候你用的的确是算力，甚至是具体的几块 CPU、几块 GPU 等，以后不用再担心这个层面的事情了。就好比我小时候是学汇编语言，后来变成 C 语言，现在大家都在学 Python，方便程度是完全不一样的，如果能够用 Python 写，谁还会去学汇编语言。</p><p>对于百度来说，我们的理论是四层构架：芯片层、框架层、模型层，上面才是各种各样的应用。早期大家都是基于芯片去开发各种各样的应用，现在的话，百度的飞桨应该是国内市场占有率第一个人工智能框架，在美国的话就是 Pytorch、TensorFlow。在 2023 年之前，开发者做 AI 应用的时候，比较依赖框架。但是大模型出来之后，框架就变成相对比较底层的东西，以后开发各种各样的应用基于模型来开发就可以了。底层是什么框架，其实也没有那么重要了。但是对于百度这样的公司，我们在提供基础模型的时候，用什么框架、芯片其实还是很重要的。甚至某种意义上讲，每一层都可以通过反馈不断相互加强，不断提升效率。这在内部叫做端到端的优化。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c6efedf8b2b84e6e2633d410a9bf2eb\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"660\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>芯片层我们有昆仑，框架层我们有飞桨，模型层有文心一言，刚才我们说到大模型很需要算力，那么我怎么能够做到比别人效率更高呢？比如同样是 10 亿美元的芯片，我们怎么能够算得更快？就需要有昆仑、飞桨的配合，去更适用于文心一言的模型。这些基于端到端优化后，我们的效率会比其他大模型要高，商业竞争最终比拼的是效率，无数的案例都证明了这一点。</p><p><b>骆轶航：也就是说基于大模型的三层框架，最上面才是应用。在构架之外，如果我们在一些具体的产业进行应用的话，还需要额外针对不同产业做特殊训练吗？因为如果看 GPT-4 的话，很难说它能在哪些大型产业上被广泛应用，目前只是写论文、做心理咨询等。文心一言在这方面有进行额外的训练吗？基于我们现在所能做的，在大模型领域，中国的公司基于国内的产业环境和架构去做训练，是不是反而能够弯道超车？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我确实认为大模型的话还应该有一个中间层，就是所谓的行业大模型。在这些基础模型之外，某一个行业比如能源、金融、交通、医疗或者健康等，都可以基于文心一言的基础模型再做优化，用自己的行业数据去训练。比如金融行业在训练行业数据后，读财报的准确率就会高很多，有了这个能力，就可以直接提供服务给行业内的客户，这样研发费用也能得到均摊，反而是效率更高的事情。</p><p>行业大模型应该是未来一个比较看得见的机会，对于某些比较后知后觉的行业，如果这个时候你基于行业共性训练一个行业大模型的话，是可以把行业客户都吃下来的。</p><p><b>骆轶航：所以你的意思是，通用大模型的事情创业公司就别往里面掺和了，因为又花钱又花时间。可以交给主要的几个大平台，然后基于通用大模型去训练行业模型应用，这是一个比较好的生态？</b></p><p><b>李彦宏：</b>目前看来确实是这样的。如果去做基础大模型，创业公司是没有优势的，现在跟 OpenAI 成立的时代不一样，他们在 2015 年成立，慢慢琢磨别人都看不上的一个方向，最后做出来，聚集了一批开发者，还有微软在背后的支持，才能有今天的成就。</p><p>但是今天在所有大厂都玩命往里投资源的情况下，作为创业公司去做基础大模型是没什么道理的。你又不是第一个做出来的，市场上已经有了；要数据没有数据优势，要算力没有算力优势，要生态没有生态优势。<b>对于创业公司来说，做一些新东西、别人不太看好的东西，我觉得成功率会更高一些，社会意义和商业价值也会更大一些。</b></p><p><b>张鹏：对于技术型创业者来说，他们想知道文心一言背后的大模型跟 OpenAI 是完全一样的技术路线，还是有不同选择？未来大模型所谓的炼丹，可能有技术上的分叉吗？创业者在选择跟随哪个平台做创新时，应该关注哪些东西？应该如何选择？技术上是不是还会有新的变量？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我们用的技术有一些不同之处，最主要的不同一个是检索增强，一个是知识增强。检索增强是因为 AI 很容易一本正经地胡说八道，我们本身又拥有一个非常强大的，做了 20 多年市场占有率很高的检索系统。搜索语境下人们对错误容忍度很低，当问的问题有相对比较确定性答案的时候，我们通过检索增强就能够比较成功避免&#34;一本正经地胡说八道&#34;。</p><p>3 月 16 日的发布会 Demo 用的第一个的例子，《三体》作者哪里人，我测了好多遍，ChatGPT 的回答都是错的，我们的每一次回答都是对的，这就体现了检索增强的作用，首先要理解《三体》作者是谁？哪里人？是什么意思？再问籍贯，这些都弄对以后才能回答得出来。</p><p>第二个不同之处叫做知识增强，这是百度在大模型领域学术上的贡献。ChatGPT 里的 T 叫做 Transformer，是谷歌发明的，不是 OpenAI 发明的。ChatGPT 走到这样一个地位，不是自己发明所有的东西，实际上也吸取了很多前人的经验。Transformer 是对大模型的一个新的推进，百度对于大模型的贡献就是知识增强，我们做搜索的过程中积累了一个非常大规模的知识图谱，应该是全球规模最大的知识图谱，有 5500 亿。人对物理世界的理解，如果沉淀成知识，用成立一个知识图谱，再把它融合进文心一言，这就使得自身进化的速度会更快一些，这也是 OpenAI 作为创业公司相对来说不具备的资源或优势。</p><p><b>张鹏：那你觉得创业者在选择技术路径的时候，在确定性问题上做增强，对于创业团队或者商业公司来讲重要吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我认为在很多场景下都非常重要。有些场景下可能说错了也无所谓，更关注的是创造性、精彩程度以及说话语气等。但像保险理赔，如果在理赔时回答错误，就不可用了。可能在一半以上的应用场景当中，对于错误的容忍程度都是很低的。当你有知识图谱和检索增强的时候，越到具体的行业应用，越会显示出它本身的优势。</p><h2><b>04 不管是 ToC 还是 ToB，创业机会都很大</b></h2><p><b>张鹏：这个问题是极客公园的创业者社区里大家一定要求让我来问 Robin 的。移动时代我们会讲 mobile native，Web3 时代是 Crypto native，那现在什么是 AI 的 native？另外，对于创业者来说，是应该今天赶紧下场做 ToC 的产品，还是说更加认真思考一下，在某些垂直领域怎么改变商业的逻辑，对此你会怎么建议？</b></p><p><b>李彦宏：</b>今天大模型还处于产业发展非常早期的阶段，不管是我的观察还是其他人的，都有可能发生变化。</p><p>在我看来，AI native 的特征是 prompt，就是提示词，过去没有这个行当，我们也不觉得跟计算机交互有那么多讲究。未来，就要考虑怎么写 prompt 才能把大模型的能力给萃取出来，这是一个我觉得非常有意思的行业，也是一个我认为将来最容易出现新的工作机会的地方。<b>我有一个比较大的推测，10 年之后人类一半的工作都会跟提示词有关。</b></p><p>除了提示词这方面的变化，从创业的角度来看，我认为机会还是很大的，甚至十倍于移动互联网的机会。主要的机会肯定是基于大模型开发出来的各种应用，至于说应用是 ToC 还是 ToB，收费还是广告模式等等，我觉得都会有。每一个方向的机会已经大到对于单独的创业者来说，不需要去关心市场容量了，创业公司完全不用担心市场是不是足够大。</p><p><b>张鹏：嗯，开始行动就好了。</b></p><p><b>蒋涛：对于开发者来说，现在硅谷那边已经是风起云涌，在做各种基于 GPT 的应用、过去我们面向 API、技术栈变成，现在则是变成 prompt 编程，整个开发者生态和应用都发生了很大的变化。你觉得在未来，那些基于大模型的 ToC 和 ToB 应用会发生什么样的变化？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得有一个很大的趋势上的变化，是未来不需要那么多程序员了。大模型很多时候能够自动生成代码，但是我们会需要越来越多的 prompt 工程师，大模型本身的能力放在那里，用得好不好全靠 prompt 提示词来决定。</p><p>提示词写得好，智能涌现的可能就会多一些，返回的结果就更有价值一些。提示词写得不好，出来的可能是一本正经胡说八道或者错误的结论。怎么样把提示词写好，既是技术也是艺术，甚至我觉得艺术的成分更多一些。</p><p>今天看起来是自然科学的人更好找工作，工资更高，但以后没准学文科更容易找工作，因为他在写提示词的时候，他的想象力和情感表达会比工科的人更有效果一些。</p><p><b>蒋涛：不同模型，比如文心一言和 ChatGPT 的提示词会不一样吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>很不一样，底层训练是独立训练出来的。如果类比成人的话，每个人的脾气秉性肯定是不一样的，还是需要在交互过程中不断摸索，才能知道怎么写 prompt 可以获得更好的效果。</p><p><b>蒋涛：所以你喂它数据，它是会变化的吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>会变化的。比如最近讨论的写成语什么的，一开始出来的内容你会觉得它没有理解你的要求，你跟它说不对，它就会理解这个反馈，再过两天就会理解你的需求了。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/52ef1e2f2ee57a58eb85537f55b28015\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>蒋涛：大家把 ChatGPT 的出现比作 AI 的“iPhone 时刻”，移动互联网时代有开源和闭源的竞争，iOS 是闭源的，Android 是开源的，最后开源在生态上赢得了很大的胜利。现在开源大模型出现了不少，包括 Meta 出的 LLaMa，开源模型有市场机会吗？另外，目前的行业大模型有两种训练方法，一种是在闭源的比如百度的文心一言上训练，还有一种是在开源大模型上训练垂直的行业大模型，哪一种更好一些？今天还会出现开源大模型的生态吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得有可能出现出现开源大模型的生态，但最终还是一个市场的自然选择。对于开发者来说，今天选择闭源或者开源大模型，我觉得主要看两个因素：哪个效果好，哪个便宜。开源在价格上有足够的优势，基本上可以不花钱，闭源如果想要有生存空间，一定需要做得比开源好。如果开发者更加追求效果，就会选择闭源。但这是一个静态的观察，动态来看的话，开源和闭源两条技术路线，最后谁会跑得更快，后劲更足，可持续性更好，我觉得是个开放性问题，正例反例都有。</p><p>对于开发者来说，现在只能选择效果更好的，或者性价比更高的模型来进行开发，而对于路线之争我们只能是拭目以待了。</p><h2><b>05 千亿参数量级后的智能涌现</b></h2><p><b>蒋涛：我代表开发者问一些问题，ChatGPT 出来的时候正好是 NIPS 大会（神经信息处理系统大会），有 4 万名机器学习和神经网络的博士在开会，他们都惊呆了——这好像超出了我们对 NLP 或对话能力的理解，后来的解释是智能涌现能力。ChatGPT 没有用很多中文语料，中文的事实理解其实很差，但是它仍然可以做很好的中文表达，我们选智利诗人巴勃罗·聂鲁达很有名的作品翻译成中文，发现比翻译家翻译得还要好，这个你怎么看？这个突破能不能给我们技术人员讲讲，到底智能涌现是怎么实现的？为什么用很少的语料，但语言的差距却没有了呢？</b></p><p><b>李彦宏：</b>这确实是让人感到惊喜和兴奋的地方。我们做大模型做了很多年，当用一个亿级大模型做的时候，可能做某个单项任务，或者一两个任务，相对比较窄。后来变成十亿级，百亿级，一直到最后参数规模达到千亿，同时匹配足够多的数据来训练，最后才出现智能涌现，应该说是从量变到质变的过程。</p><p>仅仅三年前，我们所说的大模型是参数亿量级的大模型，今天当我们说大模型的时候，大家的理解是千亿量级参数的大模型，这种进化和技术迭代的速度其实超过了摩尔定律的演化速度，这还是很神奇的。一旦越过那个门槛之后，过去我们觉得不太可能的事发生了质变。</p><p>如果再稍微往下沉一点看，为什么会有这样的质变？我自己的理解是，当 AI 学习了世界各种各样语言的文本，本身虽然是概率模型，还是基于过去已经出现的十个字符或者 token，去猜测下一个字符最有可能是什么，简单的技术原理就是这样。但是当实际数据量足够大，算法比较正确的时候，基本上人类对于物理世界的理解被逐步压缩到了一个模型里，如果这么来理解大模型的话，确实就是具备了智能涌现或者说是触类旁通的能力，我觉得确实很神奇。</p><p>以前人们也没有想到很多东西会是做出来了之后，才会去琢磨这个东西里面的科学道理是什么。因为我们上学都是学科学和自然，社会的进步，科技的进步都是先有了理论，在理论的指导下做技术和工程，再把它做成产品推向市场。但其实很多时候反而是工程先做到了，比如人们先发明了飞机，已经飞上天了，才开始琢磨为什么比空气重的东西还能在天上飞，由此产生了空气动力学。所以大模型也有点这个意思，先做出来了，我们才开始去研究为什么会是这样。</p><p><b>蒋涛：如果大家都用这个千亿模型，逐渐都能够达到这个能力吗？类似于开源系统一样，大家知道基本原理，但是你并没有开源所有的东西，其他家也能够做到吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>对，这是一个 moving target，一直在变。ChatGPT 本身也在以一个很快的速度在进化，文心一言在以更快的速度进化。下一个出来的不管是谁，创业公司也好，大厂也好，做到今天这样的水准肯定是没问题的。我们今天觉得这已经很神奇了，也许再过三个月会发现这个东西怎么这么差，它怎么还会出错。人们的期望值会不断抬高，下一个出来的再去追赶之前的大模型，我认为难度是比较高的。在同一个市场上，领先的大模型一定会获得更多的开发者在上面开发各种各样的应用，一定获得更多用户的反馈。这种规模效应或者数据飞轮一旦转起来，其实后来者追赶起来会挺辛苦的。</p><p><b>骆轶航：Robin 刚才提到了理论和工程的关系。我们也知道无论是 OpenAI 做 ChatGPT，还是百度做文心一言，本质上做的是工程师的事情，本身对基础科技的投入不是很多，这样的事情之前有很多。这个过程有人称之“大型的暴力美学实验”，因为投入大量的资金、算力等去做。前不久一个 AI 领域的科学家跟我讲，他觉得好幻灭，大家都参与这样的实验，像炼丹一样。你知道在里面发挥的作用，但是你不知道什么时间哪次怎样的努力导致出现变化和跃迁，作为 AI 科学家和工程师很难衡量风险，因为是大干快上，各方面投入很多的过程。这也是让人们觉得很困惑的一个点，我们今天看到 ChatGPT 也好，文心一言也好，都取得了一些突破。到底什么原因导致一个大模型能够走出来、跑出来，在某些关键的无论是对话的精准度，事实语料的精准度，以及对于情感的表达方面能够成功，但是这个关键到底是在哪个环节上？是语料库的问题，反复训练的成果，还是算力的成果，哪个事情最关键？这个爆发的时刻在过去几个月的经验当中，你觉得哪个月是最关键的？</b></p><p><b>李彦宏：</b>简单讲就是不知道，我也不知道哪个月最关键。这么做了之后，突然能力就具备了。但是我相信未来人类一定会弄清楚背后的理论基础。很多时候就是工程先做出来了，然后再慢慢研究。我们都是从小到大接受正规教育出来的，太习惯说用理论来指导实践。如果这个实践不是靠理论指导出来的，甚至当前的理论无法解释，就觉得很魔幻，觉得不可接受，觉得像炼丹、伪科学，其实根本不是，<b>科学本身也在发展，凭什么你现在知道的科学就是真理，就一定都是对的？</b></p><p>还是需要通过不断的实践、创新，通过吸取各种各样的反馈来加速技术的迭代。跑出来之后，再去慢慢研究这背后的理论，没有跑出来的话，再过五年十年，人们也不会朝着这个方向去研究。其实一开始大厂都没有在做生成式 AI，没有在上面投太多资源，包括学术界，大家没有觉得这个事值得那么多人去研究，但是一旦跑出来确实很厉害，万众瞩目。我相信会有大批科学家跟进研究，研究背后的理论。当然也有可能这套理论总结出来之后，也可以再用来指导大模型下一步迭代更新，这点完全是合理的。</p><p><b>骆轶航：可是 OpenAI 现在有 GPT-4 之后，都不发论文、不开源。不发论文，科学家怎么去研究？我们到底怎么去配合科学和理论？</b></p><p><b>李彦宏：</b>OpenAI 现在相对来说比较商业化，当然商业化也不是坏事，有足够的资金去投入，技术迭代的速度会更快。开源不开源完全是它的选择，如果在不开源的情况下，技术迭代速度会更快，能够更好地去造福人类，也是挺好的路线。外界的研究也不能完全指望靠 OpenAI 的公布，其实各个公司各个研究机构都已经开动了，该投入的投入，该做研究做研究，该做尝试做尝试。所以，我认为逐渐会形成一套产学研模式，各干各的事，慢慢会形成有规模的领域，甚至是学科。我不担心外界搞不清楚 OpenAI 是怎么回事，这项技术的迭代速度就会变慢，我恰恰觉得有竞争，有商业色彩在里头，技术的进步更快一些。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_api","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>百度李彦宏：文心一言和 ChatGPT 的水平差了 2 个月，但可以追赶</title>\n<style 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发布，我们去试了一下，确实有惊艳的感觉，觉得比以前的大模型，尤其是在内容生成方面有很大的跃进。从那时候开始，内部确实压力比以前更大。中国这个产业环境里，我接触到的很多人其实都在问“百度有吗？你们要不要做一个这个东西？”，我们因为这些年一直在做语言大模型，确实也很重视，从 2019 年到现在，包括我个人也花了不少时间跟团队去讨论这个大模型到底会向什么方向发展，会有什么样的应用，到底有多大潜力，我们应该投多少资源等。但是到最后其实有点被舆论裹挟着，越来越觉得我们需要尽快推出一个对标 ChatGPT 的大语言模型。内部在发布之前两个月里，工作压力是蛮大的，大家日夜奋战，有很强的危机感。刚刚做出来的时候，内部评测确实不行，虽然提升速度很快，但是不确定什么时候可以发布。整个过程我们也不断地在内部讨论到底什么时候可以发布。我当时是拍了个板，说 3 月份一定要发。团队没有那么有信心，担心 3 月份做不出来。我就说即使那个时候做不出来，我们再去跟公众解释说，我们稍微 delay 了一点，我觉得也 OK。但我们现在就要说出去，3 月份就要发。我这样做确实是有意的，给团队一些压力，让他们能够动作更快一点，提升的速度更快一点。一开始我们公布 3 月份要发的时候，团队的理解是 3 月 31 号发（笑）。后来我跟他们讲，3 月 17 号我要去参加亚布力论坛。那个时候文心一言的事儿已经满城风雨，关注度非常高，如果到时候文心依然没有发，我. 其实我不知道该说什么了，别人关注的都是这个事，我去讲点别的，人家觉得肯定你很虚伪。甚至包括一些很好的朋友、一些领导，他要问这个东西的话，你什么都不说是不行的，说一些保密的东西也不合适，我们是上市公司，投资人也很关心，跟一部分人说不跟另外一部分人说，就是选择性披露，这是不行的，所以 2 月底的时候我就说 3 月 16 号邀请内测好了。确实到最后这个阶段有一点赶，但 3 月 16 号的时候我对文心一言已经达到的水准还是比较满意的。骆铁航：3 月 16 号文心一言大模型邀请内测，前两天谷歌 Bard 也开始公开做测试，Robin 本人、团队 都会强调百度是全球大厂里第一个上内测生成式 AI 大模型的公司。OpenAI 名义算是创业公司，受到很多人的关注和肯定，但大家对于大厂创新做类似产品就不是很包容，谷歌之前遭遇批评，百度也遭遇了一些批评，您怎么看待大厂成功或者第一个内测大模型的意义，为什么这个事情对于百度是重要的，以及大厂在这里有哪些优势？李彦宏：文心一言发布之后遇到了一些批评的声音，算是我预料之中。我在发布会至少说过三遍，文心一言还不完美。选择现在这个时间发布，最主要的原因是市场需求旺盛。ChatGPT 刚发布的时候也遇到很多批评，所谓“一本正经胡说八道”，很多人觉得无法接受。我记得程序员社区 Stack OverFlow 明确禁止在社区发布通过 ChatGPT 生成的内容，因为 ChatGPT 错误率太高了，很容易误导用户。所以文心一言不管什么时候发出来，都不可能是完美的，只有发出来之后才有机会更快地去迭代，去提升。但是不管是着急发也好，百度作为全球大厂中第一个发布也好，我还是觉得很骄傲，因为市场需求太旺盛了，无数的人——过去不怎么联系或者行业跟我隔得很远的人现在都在问，我们怎么能跟百度合作，怎么尽早试用。客户把需求提给我们之后，我们有针对性地进行优化和迭代，很快就可以变得非常有用。对我们来说如果客户不愿意为这个付费，这个产品或者技术对我们也没有什么价值，客户如果愿意付费的话，无论多不完美，它自己就证明了价值，所以我觉得市场需求这么旺盛情况下，谁先做出来还是意义非常大的。其他的大厂包括美国的 Google、Facebook、Amazon 都没有发出来，我觉得有两种原因，一个是他们之前没有那么重视这件事，生成式 AI 和过去搜索引擎常用的判别式 AI 是不太一样的，使用的算法、理念甚至是评判质量好坏的标准都不太一样。不是大厂之前很重视的方向，等到 ChatGPT 出来之后，再发力也是需要时间的，不是一时半会儿能够做得跟 OpenAI 一样好。如果作为一个大厂第二个做出来，会像谷歌在美国的遭遇一样，其实谷歌的人工智能技术我觉得基础是非常好的，这么多年 AI 上花的钱应该可能不输于任何一个全球高科技公司。在这种情况下如果出来的东西还是有瑕疵的，明显不如一个创业公司的话，压力是很大的。作为市场上第二个出来，公众、客户、媒体对你的要求完全不一样了，从这个意义讲我也认为第一个出来非常重要。02 一边炼丹，一边发电张鹏：拿今天的文心一言和已经经过几个月数据飞轮循环的 ChatGPT 跨时空比有些不公平的，但对公众来讲，大家还是很期望有一个比较能够理解的对标，如果让你定义，今天的文心一言相当于什么时候的 ChatGPT，甚至在技术上是多少分？有没有一个比较具象的对标？李彦宏：文心一言发布之后，我看到网上有各种各样的评测、对比，都是在拿文心一言跟最先进的大模型做对比。不仅会对比 ChatGPT 3.5 版本，也会对比 GPT-4 版本。文心一言发布的多模的东西，用文字生成图片，我也看好多人拿这个功能去跟 Midjourney 对比。用户会在任何一个方向上，用市面上最先进的产品跟百度文心一言进行比对。其实我觉得也无所谓公平不公平，大家这么关注，对你有这么高期望，是我不断提升的动力。我也不断在讲文心一言不够完美，事实上如果全面来评测的话，文心一言确实也不如现在最好的 ChatGPT 版本，但是差距不是很大。所谓不是很大，可能就是一两个月的差别。大约就是两个月之前，我们内部做过一次评测，用文心一言跟当时的 ChatGPT 做对比，我们大约落后那个时候的 ChatGPT 40 分左右，我们分析那些落后于他的地方，感觉差不多用一个多月时间就可以把这些问题解决。过一个月之后解决的差不多了，再去评测一下 ChatGPT 和文心一言，发现我们不仅没有赶上 ChatGPT，反而差距拉大到 70 分了。当时团队也很焦虑，为什么我们做了半天反而越来越不如人家了？张鹏：为什么？是数据原因还是其他原因？李彦宏：就是 ChatGPT 本身也在不断升级，它的能力也在快速提升，那一个月的时间，文心一言可能提升速度不慢，但 ChatGPT 可能中间有一次大升级，导致能力有一次质的飞跃。再仔细分析差距之后，觉得说再给一个月还能够追的七七八八。按照团队现在的分析，我们水平差不多是 ChatGPT 今年 1 月份的水平。但是大家早就忘了 1 月份它是什么样子，今天大家已经习惯 GPT-4，GPT-4 的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术，所以我觉得没关系，比就比，对我来说，只要自己提升足够快，是能够把过去做不到的东西一步步做到，尤其有越来越多的用户给我们反馈的时候，我还是逐渐看到不少亮点，不少我们已经做得比现在的 ChatGPT 要好的方向，当然，也有更多方向不如它，但我觉得假以时日我们都是可以弥补的。蒋涛：无论 ChatGPT 还是背后的微软，包括文心一言的内测，我觉得内测是很重要的分水岭，内测后就进入到新的阶段。内测前可能被市场\"裹挟\"，毕竟有对方先做东西，内测之后，更多人用，产品提升更快。接下来作为中国的大语言模型产品，和对方去竞争，是不是可以不用继续被\"裹挟\"？李彦宏：我觉得“裹胁”不见得是坏事，当时如果没有外部压力，我们可能不会这么快推出这样水平的产品；而上线之后我也不觉得不再会被“裹胁”，恰恰相反，每天收到的用户反馈比以前多很多很多倍，反馈当中 1/3 说好的，2/3 是说不好的，不好的反馈实际上也是一种压力，每天看到的都是各种各样的问题，遇到问题，去解决问题，这就是创新的过程，自然而然会让我们迭代的速度越来越快。这种东西你把它说成裹胁也可以，但我更希望说成反馈，我一直认为所有的创新都是靠反馈驱动的，有反馈就可以不断去创新，反馈越多创新速度越快，没有反馈就天天憋在屋里自己干，其实是没有出路的。蒋涛：作为中国大语言模型和美国大语言模型相比，路线上未来会有区分吗？李彦宏：会有一些不一样，中国有自己特色的语言和文化，文心一言有些地方做的比 ChatGPT 好，比如贴吧里边那些梗，你去问文心一言，基本上都能回答对，97%、98% 的准确率，ChatGPT 会是 30% 左右的准确率，可能是因为它在这方面的训练语料少一些，百度在这方面多一些。再举个例子，白话文翻译成文言文，或者把文言文翻译成白话文，这个也是我们擅长的。再往后我们的客户要求做定向调优，他的数据进来之后，就能够在客户的领域做得更加精细化，更高的准确率。因为有些场景不能够容忍这么高的错误率，所以我们一定会解决那些问题。时间长了之后，还会觉得这两个大模型会有比较多的不同之处，虽然基础技术比较类似。张鹏：据说百度在通用大模型上做了一些知识增强，等于做了一些额外加强，这也是百度在大模型上面的一种创新。不知道百度的通用大模型是一个什么量级的参数？也是千亿量级数据的训练过程吗？李彦宏：肯定是千亿量级，这是一个门槛，如果不过千亿就不会出现智能涌现，这是过去实验都证明过的。但是具体是多少参数，公布意义不大，过了千亿之后，也不是万亿量级参数一定比千亿效果要好。GPT-4 出来之前，我看好多媒体猜测是万亿量级参数，十万亿量级，方向就错了。它不是靠提升参数规模，是在其他方面进行提升的。张鹏：现在外界很多人推演说未来大模型的赛道要把技术越练越好，可能需要百亿美金以上的持续投入。我比较好奇，在你的视角来看，这是不是必然投入的量级，有没有其他选择？百度要继续“炼丹”还是率先把它应用在百度的业务形态中。我们能够想到的搜索、小度，其实都有很大的想象空间，不知道百度怎么看未来的投入和策略？李彦宏：资金投入是肯定的，而且会越来越大。比如目前 OpenAI 百亿美金的投入量级。但是只要有竞争的话，一定会投入增大。所以，未来是百亿美金，还是千亿美金没有人知道。我们只知道随着这些投入，技术进步会越来越快，在各个行业、各个场景商用普及程度也会越来越快。投入只是硬币的一面，硬币的另一面是收益，因为大模型确实有用，是在我们能够想到的各行各业、各种场景都有用。所以，发展大模型不仅仅意味着投入，也意味着收益。这个收益随着时间的推移，会越来越显现出来。OpenAI 从非盈利组织变成 limited organization 之后，门槛、利润要超过今天的苹果。大家对这项技术能够挣钱的量级有很高预期的，纯投入不可能发展这么快，一定是有收益的，有收益的根本原因是有效果，是市场需要，对我们的社会、文明有正向的作用，才会有收益。张鹏：所以就是一边“炼丹”，一边发电，那么百度接下来在搜索、小度上，会很快看到文心一言在里面发电吗？李彦宏：肯定，百度目前所有的产品无论搜索、小度、贴吧、文库、网盘、地图，每个部门现在都在加班加点，更快地把文心一言的能力集成进去，这种集成其实会很自然，你会觉得这个产品里头就需要这样的能力。对百度来说是这样，对很多企业也是一样的，大家很自然地就能够看到，我可以用到、集成、需要这些能力。社会在以一个更快的速度去演进。今天我们回看 15 年前，比如 iPhone 出来之前，很难想象那个时候的人过的是那样的生活。如果再过五年、十年再回看 2023 的话也是同样的感觉。过去的人们可能回看一两百年都觉得差不多，人们过的就是那样的日子。但是今天你回看 15 年、20 年都觉得很不一样。今天我们看一些讲述 90 年代的电视剧，看他们的生活场景，明显和今天不一样。我觉得未来五年十年，这种感觉会更明显。03 更可能弯道超车蒋涛：我们最近也在观察 ChatGPT 相关的讨论，会发现大家在聊 ChatGPT 甚至 GPT 的时候，都会忘记后面还有微软的 Azure 云服务，这个行业其实可能已经在发生很根本的一些变化了。Robin 你认为在大模型出来后，对于云的改变是怎样的？另外就是，你提到有些客户场景，会涉及到具体的调优，那在这个环节里，因为国内的产业格局、产品复杂度不一样，会带来哪些弯道超车的机会？李彦宏：我之前也公开讲过，大预言模型的出现，对于云计算来说，是一个 Game Changer，它会改变云计算的游戏规则。过去传统的云计算就是卖算力——每秒钟的运算速度、存储等比较基础的能力，但是随着技术的演进，真正 AI 时代的应用不会建立在过去的这种地基上。移动时代是在 iOS 或者 Android 系统上开发 app，PC 时代的话是在 Windows 上开发各种软件，AI 时代的应用是基于大模型来开发的。那么是不是有一天所有的模型会统一成一个模型？这个是存疑的。两年前我试图在内部推动把语言、视觉、语音模型等统一成一个模型，当时怎么想都觉得不对，走不通。未来的应用基于这些模型做开发，不管是搜索还是贴吧，都是基于我们已经做出来的模型来做开发，这跟过去创业公司直接用云是不一样的，那时候你用的的确是算力，甚至是具体的几块 CPU、几块 GPU 等，以后不用再担心这个层面的事情了。就好比我小时候是学汇编语言，后来变成 C 语言，现在大家都在学 Python，方便程度是完全不一样的，如果能够用 Python 写，谁还会去学汇编语言。对于百度来说，我们的理论是四层构架：芯片层、框架层、模型层，上面才是各种各样的应用。早期大家都是基于芯片去开发各种各样的应用，现在的话，百度的飞桨应该是国内市场占有率第一个人工智能框架，在美国的话就是 Pytorch、TensorFlow。在 2023 年之前，开发者做 AI 应用的时候，比较依赖框架。但是大模型出来之后，框架就变成相对比较底层的东西，以后开发各种各样的应用基于模型来开发就可以了。底层是什么框架，其实也没有那么重要了。但是对于百度这样的公司，我们在提供基础模型的时候，用什么框架、芯片其实还是很重要的。甚至某种意义上讲，每一层都可以通过反馈不断相互加强，不断提升效率。这在内部叫做端到端的优化。芯片层我们有昆仑，框架层我们有飞桨，模型层有文心一言，刚才我们说到大模型很需要算力，那么我怎么能够做到比别人效率更高呢？比如同样是 10 亿美元的芯片，我们怎么能够算得更快？就需要有昆仑、飞桨的配合，去更适用于文心一言的模型。这些基于端到端优化后，我们的效率会比其他大模型要高，商业竞争最终比拼的是效率，无数的案例都证明了这一点。骆轶航：也就是说基于大模型的三层框架，最上面才是应用。在构架之外，如果我们在一些具体的产业进行应用的话，还需要额外针对不同产业做特殊训练吗？因为如果看 GPT-4 的话，很难说它能在哪些大型产业上被广泛应用，目前只是写论文、做心理咨询等。文心一言在这方面有进行额外的训练吗？基于我们现在所能做的，在大模型领域，中国的公司基于国内的产业环境和架构去做训练，是不是反而能够弯道超车？李彦宏：我确实认为大模型的话还应该有一个中间层，就是所谓的行业大模型。在这些基础模型之外，某一个行业比如能源、金融、交通、医疗或者健康等，都可以基于文心一言的基础模型再做优化，用自己的行业数据去训练。比如金融行业在训练行业数据后，读财报的准确率就会高很多，有了这个能力，就可以直接提供服务给行业内的客户，这样研发费用也能得到均摊，反而是效率更高的事情。行业大模型应该是未来一个比较看得见的机会，对于某些比较后知后觉的行业，如果这个时候你基于行业共性训练一个行业大模型的话，是可以把行业客户都吃下来的。骆轶航：所以你的意思是，通用大模型的事情创业公司就别往里面掺和了，因为又花钱又花时间。可以交给主要的几个大平台，然后基于通用大模型去训练行业模型应用，这是一个比较好的生态？李彦宏：目前看来确实是这样的。如果去做基础大模型，创业公司是没有优势的，现在跟 OpenAI 成立的时代不一样，他们在 2015 年成立，慢慢琢磨别人都看不上的一个方向，最后做出来，聚集了一批开发者，还有微软在背后的支持，才能有今天的成就。但是今天在所有大厂都玩命往里投资源的情况下，作为创业公司去做基础大模型是没什么道理的。你又不是第一个做出来的，市场上已经有了；要数据没有数据优势，要算力没有算力优势，要生态没有生态优势。对于创业公司来说，做一些新东西、别人不太看好的东西，我觉得成功率会更高一些，社会意义和商业价值也会更大一些。张鹏：对于技术型创业者来说，他们想知道文心一言背后的大模型跟 OpenAI 是完全一样的技术路线，还是有不同选择？未来大模型所谓的炼丹，可能有技术上的分叉吗？创业者在选择跟随哪个平台做创新时，应该关注哪些东西？应该如何选择？技术上是不是还会有新的变量？李彦宏：我们用的技术有一些不同之处，最主要的不同一个是检索增强，一个是知识增强。检索增强是因为 AI 很容易一本正经地胡说八道，我们本身又拥有一个非常强大的，做了 20 多年市场占有率很高的检索系统。搜索语境下人们对错误容忍度很低，当问的问题有相对比较确定性答案的时候，我们通过检索增强就能够比较成功避免\"一本正经地胡说八道\"。3 月 16 日的发布会 Demo 用的第一个的例子，《三体》作者哪里人，我测了好多遍，ChatGPT 的回答都是错的，我们的每一次回答都是对的，这就体现了检索增强的作用，首先要理解《三体》作者是谁？哪里人？是什么意思？再问籍贯，这些都弄对以后才能回答得出来。第二个不同之处叫做知识增强，这是百度在大模型领域学术上的贡献。ChatGPT 里的 T 叫做 Transformer，是谷歌发明的，不是 OpenAI 发明的。ChatGPT 走到这样一个地位，不是自己发明所有的东西，实际上也吸取了很多前人的经验。Transformer 是对大模型的一个新的推进，百度对于大模型的贡献就是知识增强，我们做搜索的过程中积累了一个非常大规模的知识图谱，应该是全球规模最大的知识图谱，有 5500 亿。人对物理世界的理解，如果沉淀成知识，用成立一个知识图谱，再把它融合进文心一言，这就使得自身进化的速度会更快一些，这也是 OpenAI 作为创业公司相对来说不具备的资源或优势。张鹏：那你觉得创业者在选择技术路径的时候，在确定性问题上做增强，对于创业团队或者商业公司来讲重要吗？李彦宏：我认为在很多场景下都非常重要。有些场景下可能说错了也无所谓，更关注的是创造性、精彩程度以及说话语气等。但像保险理赔，如果在理赔时回答错误，就不可用了。可能在一半以上的应用场景当中，对于错误的容忍程度都是很低的。当你有知识图谱和检索增强的时候，越到具体的行业应用，越会显示出它本身的优势。04 不管是 ToC 还是 ToB，创业机会都很大张鹏：这个问题是极客公园的创业者社区里大家一定要求让我来问 Robin 的。移动时代我们会讲 mobile native，Web3 时代是 Crypto native，那现在什么是 AI 的 native？另外，对于创业者来说，是应该今天赶紧下场做 ToC 的产品，还是说更加认真思考一下，在某些垂直领域怎么改变商业的逻辑，对此你会怎么建议？李彦宏：今天大模型还处于产业发展非常早期的阶段，不管是我的观察还是其他人的，都有可能发生变化。在我看来，AI native 的特征是 prompt，就是提示词，过去没有这个行当，我们也不觉得跟计算机交互有那么多讲究。未来，就要考虑怎么写 prompt 才能把大模型的能力给萃取出来，这是一个我觉得非常有意思的行业，也是一个我认为将来最容易出现新的工作机会的地方。我有一个比较大的推测，10 年之后人类一半的工作都会跟提示词有关。除了提示词这方面的变化，从创业的角度来看，我认为机会还是很大的，甚至十倍于移动互联网的机会。主要的机会肯定是基于大模型开发出来的各种应用，至于说应用是 ToC 还是 ToB，收费还是广告模式等等，我觉得都会有。每一个方向的机会已经大到对于单独的创业者来说，不需要去关心市场容量了，创业公司完全不用担心市场是不是足够大。张鹏：嗯，开始行动就好了。蒋涛：对于开发者来说，现在硅谷那边已经是风起云涌，在做各种基于 GPT 的应用、过去我们面向 API、技术栈变成，现在则是变成 prompt 编程，整个开发者生态和应用都发生了很大的变化。你觉得在未来，那些基于大模型的 ToC 和 ToB 应用会发生什么样的变化？李彦宏：我觉得有一个很大的趋势上的变化，是未来不需要那么多程序员了。大模型很多时候能够自动生成代码，但是我们会需要越来越多的 prompt 工程师，大模型本身的能力放在那里，用得好不好全靠 prompt 提示词来决定。提示词写得好，智能涌现的可能就会多一些，返回的结果就更有价值一些。提示词写得不好，出来的可能是一本正经胡说八道或者错误的结论。怎么样把提示词写好，既是技术也是艺术，甚至我觉得艺术的成分更多一些。今天看起来是自然科学的人更好找工作，工资更高，但以后没准学文科更容易找工作，因为他在写提示词的时候，他的想象力和情感表达会比工科的人更有效果一些。蒋涛：不同模型，比如文心一言和 ChatGPT 的提示词会不一样吗？李彦宏：很不一样，底层训练是独立训练出来的。如果类比成人的话，每个人的脾气秉性肯定是不一样的，还是需要在交互过程中不断摸索，才能知道怎么写 prompt 可以获得更好的效果。蒋涛：所以你喂它数据，它是会变化的吗？李彦宏：会变化的。比如最近讨论的写成语什么的，一开始出来的内容你会觉得它没有理解你的要求，你跟它说不对，它就会理解这个反馈，再过两天就会理解你的需求了。蒋涛：大家把 ChatGPT 的出现比作 AI 的“iPhone 时刻”，移动互联网时代有开源和闭源的竞争，iOS 是闭源的，Android 是开源的，最后开源在生态上赢得了很大的胜利。现在开源大模型出现了不少，包括 Meta 出的 LLaMa，开源模型有市场机会吗？另外，目前的行业大模型有两种训练方法，一种是在闭源的比如百度的文心一言上训练，还有一种是在开源大模型上训练垂直的行业大模型，哪一种更好一些？今天还会出现开源大模型的生态吗？李彦宏：我觉得有可能出现出现开源大模型的生态，但最终还是一个市场的自然选择。对于开发者来说，今天选择闭源或者开源大模型，我觉得主要看两个因素：哪个效果好，哪个便宜。开源在价格上有足够的优势，基本上可以不花钱，闭源如果想要有生存空间，一定需要做得比开源好。如果开发者更加追求效果，就会选择闭源。但这是一个静态的观察，动态来看的话，开源和闭源两条技术路线，最后谁会跑得更快，后劲更足，可持续性更好，我觉得是个开放性问题，正例反例都有。对于开发者来说，现在只能选择效果更好的，或者性价比更高的模型来进行开发，而对于路线之争我们只能是拭目以待了。05 千亿参数量级后的智能涌现蒋涛：我代表开发者问一些问题，ChatGPT 出来的时候正好是 NIPS 大会（神经信息处理系统大会），有 4 万名机器学习和神经网络的博士在开会，他们都惊呆了——这好像超出了我们对 NLP 或对话能力的理解，后来的解释是智能涌现能力。ChatGPT 没有用很多中文语料，中文的事实理解其实很差，但是它仍然可以做很好的中文表达，我们选智利诗人巴勃罗·聂鲁达很有名的作品翻译成中文，发现比翻译家翻译得还要好，这个你怎么看？这个突破能不能给我们技术人员讲讲，到底智能涌现是怎么实现的？为什么用很少的语料，但语言的差距却没有了呢？李彦宏：这确实是让人感到惊喜和兴奋的地方。我们做大模型做了很多年，当用一个亿级大模型做的时候，可能做某个单项任务，或者一两个任务，相对比较窄。后来变成十亿级，百亿级，一直到最后参数规模达到千亿，同时匹配足够多的数据来训练，最后才出现智能涌现，应该说是从量变到质变的过程。仅仅三年前，我们所说的大模型是参数亿量级的大模型，今天当我们说大模型的时候，大家的理解是千亿量级参数的大模型，这种进化和技术迭代的速度其实超过了摩尔定律的演化速度，这还是很神奇的。一旦越过那个门槛之后，过去我们觉得不太可能的事发生了质变。如果再稍微往下沉一点看，为什么会有这样的质变？我自己的理解是，当 AI 学习了世界各种各样语言的文本，本身虽然是概率模型，还是基于过去已经出现的十个字符或者 token，去猜测下一个字符最有可能是什么，简单的技术原理就是这样。但是当实际数据量足够大，算法比较正确的时候，基本上人类对于物理世界的理解被逐步压缩到了一个模型里，如果这么来理解大模型的话，确实就是具备了智能涌现或者说是触类旁通的能力，我觉得确实很神奇。以前人们也没有想到很多东西会是做出来了之后，才会去琢磨这个东西里面的科学道理是什么。因为我们上学都是学科学和自然，社会的进步，科技的进步都是先有了理论，在理论的指导下做技术和工程，再把它做成产品推向市场。但其实很多时候反而是工程先做到了，比如人们先发明了飞机，已经飞上天了，才开始琢磨为什么比空气重的东西还能在天上飞，由此产生了空气动力学。所以大模型也有点这个意思，先做出来了，我们才开始去研究为什么会是这样。蒋涛：如果大家都用这个千亿模型，逐渐都能够达到这个能力吗？类似于开源系统一样，大家知道基本原理，但是你并没有开源所有的东西，其他家也能够做到吗？李彦宏：对，这是一个 moving target，一直在变。ChatGPT 本身也在以一个很快的速度在进化，文心一言在以更快的速度进化。下一个出来的不管是谁，创业公司也好，大厂也好，做到今天这样的水准肯定是没问题的。我们今天觉得这已经很神奇了，也许再过三个月会发现这个东西怎么这么差，它怎么还会出错。人们的期望值会不断抬高，下一个出来的再去追赶之前的大模型，我认为难度是比较高的。在同一个市场上，领先的大模型一定会获得更多的开发者在上面开发各种各样的应用，一定获得更多用户的反馈。这种规模效应或者数据飞轮一旦转起来，其实后来者追赶起来会挺辛苦的。骆轶航：Robin 刚才提到了理论和工程的关系。我们也知道无论是 OpenAI 做 ChatGPT，还是百度做文心一言，本质上做的是工程师的事情，本身对基础科技的投入不是很多，这样的事情之前有很多。这个过程有人称之“大型的暴力美学实验”，因为投入大量的资金、算力等去做。前不久一个 AI 领域的科学家跟我讲，他觉得好幻灭，大家都参与这样的实验，像炼丹一样。你知道在里面发挥的作用，但是你不知道什么时间哪次怎样的努力导致出现变化和跃迁，作为 AI 科学家和工程师很难衡量风险，因为是大干快上，各方面投入很多的过程。这也是让人们觉得很困惑的一个点，我们今天看到 ChatGPT 也好，文心一言也好，都取得了一些突破。到底什么原因导致一个大模型能够走出来、跑出来，在某些关键的无论是对话的精准度，事实语料的精准度，以及对于情感的表达方面能够成功，但是这个关键到底是在哪个环节上？是语料库的问题，反复训练的成果，还是算力的成果，哪个事情最关键？这个爆发的时刻在过去几个月的经验当中，你觉得哪个月是最关键的？李彦宏：简单讲就是不知道，我也不知道哪个月最关键。这么做了之后，突然能力就具备了。但是我相信未来人类一定会弄清楚背后的理论基础。很多时候就是工程先做出来了，然后再慢慢研究。我们都是从小到大接受正规教育出来的，太习惯说用理论来指导实践。如果这个实践不是靠理论指导出来的，甚至当前的理论无法解释，就觉得很魔幻，觉得不可接受，觉得像炼丹、伪科学，其实根本不是，科学本身也在发展，凭什么你现在知道的科学就是真理，就一定都是对的？还是需要通过不断的实践、创新，通过吸取各种各样的反馈来加速技术的迭代。跑出来之后，再去慢慢研究这背后的理论，没有跑出来的话，再过五年十年，人们也不会朝着这个方向去研究。其实一开始大厂都没有在做生成式 AI，没有在上面投太多资源，包括学术界，大家没有觉得这个事值得那么多人去研究，但是一旦跑出来确实很厉害，万众瞩目。我相信会有大批科学家跟进研究，研究背后的理论。当然也有可能这套理论总结出来之后，也可以再用来指导大模型下一步迭代更新，这点完全是合理的。骆轶航：可是 OpenAI 现在有 GPT-4 之后，都不发论文、不开源。不发论文，科学家怎么去研究？我们到底怎么去配合科学和理论？李彦宏：OpenAI 现在相对来说比较商业化，当然商业化也不是坏事，有足够的资金去投入，技术迭代的速度会更快。开源不开源完全是它的选择，如果在不开源的情况下，技术迭代速度会更快，能够更好地去造福人类，也是挺好的路线。外界的研究也不能完全指望靠 OpenAI 的公布，其实各个公司各个研究机构都已经开动了，该投入的投入，该做研究做研究，该做尝试做尝试。所以，我认为逐渐会形成一套产学研模式，各干各的事，慢慢会形成有规模的领域，甚至是学科。我不担心外界搞不清楚 OpenAI 是怎么回事，这项技术的迭代速度就会变慢，我恰恰觉得有竞争，有商业色彩在里头，技术的进步更快一些。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1090,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":624097872,"gmtCreate":1676903414196,"gmtModify":1676903853389,"author":{"id":"65018468860254","authorId":"65018468860254","name":"小慈","avatar":"https://static.tigerbbs.com/950531d021b93aadf982e34e97c5af93","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"65018468860254","authorIdStr":"65018468860254"},"themes":[],"htmlText":"打不开","listText":"打不开","text":"打不开","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/624097872","repostId":"1170340426","repostType":4,"repost":{"id":"1170340426","pubTimestamp":1676901102,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1170340426?lang=&edition=full","pubTime":"2023-02-20 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referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>chatgpt发布以来，基于指令学习技术的类chatgpt模型在我国能否开发成功，成为业界关注的一个焦点。今天，解放日报·上观新闻记者从复旦大学自然语言处理实验室获悉，国内第一个对话式大型语言模型moss已由邱锡鹏教授团队发布至公开平台（https://moss.fastnlp.top/），邀公众参与内测。</p><p>moss可执行对话生成、编程、事实问答等一系列任务，打通了让生成式语言模型理解人类意图并具有对话能力的全部技术路径。这条路径的走通，为国内学术界和产业界提供了重要经验，将助力大语言模型的进一步探索和应用。</p><p>邱锡鹏表示：“尽管moss还有很大改善空间，但它的问世证明了在开发类chatgpt产品的路上，国内科研团队有能力克服技术上的重要挑战。”moss研发项目得到了上海人工智能实验室的有力支持。后期，这项工作将通过开源方式和业界社区分享。</p><p><b>“端到端”走通大语言模型</b></p><p>由于chatgpt并未开源，其技术方案细节也未公开，科研人员对此有诸多猜测。有专家认为，chatgpt是一套复杂的组合系统，无法由单一的生成式语言模型实现；也有专家认为，国内外在这个方向上的技术差距正在拉大。</p><p>作为自然语言处理专家，邱锡鹏近年来致力于研究具有多任务学习能力的通用模型。为了探索chatgpt的技术路线，并获得大语言模型研究的一手经验，他带领团队加快了moss开发。如今，moss成为国内首个公开亮相的类chatgpt语言模型，“端到端”走通了大语言模型的开发全程。</p><p>moss开发的基本步骤与chatgpt一样，包括自然语言模型的基座训练、理解人类意图的对话能力训练两个阶段。在对话能力训练阶段，openai收集了至少几十万条人类指令，让各行各业的专业标注员写出指令回复，再将它们输入模型基座，以帮助chatgpt逐步理解各种指令。复旦团队则采用不同的技术路线，通过让moss和人类以及其他对话模型都进行交互，显著提升了学习效率和研发效率，短时间内就高效完成了对话能力训练。</p><p>邱锡鹏坦言：“moss与chatgpt的差距主要在自然语言模型基座预训练这个阶段。moss的参数量比chatgpt小一个数量级，在任务完成度和知识储备量上，还有很大提升空间。”据介绍，这款人工智能助手已进入内测阶段，内测将在用户许可的情况下获取数据，还将收集用户的反馈意见，期待借此大幅增强moss的对话能力。</p><p><b>实测对话、编程等多种能力</b></p><p>moss回答问题的水平如何？记者用中文问了它几个问题。</p><p>“一些人觉得，人工智能将取代很多人的工作，你觉得呢？”moss回答：“我认为人工智能不会完全取代人类，而是在一定程度上帮助人们完成工作。例如，机器可以提高数据分析、决策制定等过程中的效率，并可以节省大量时间和精力。此外，ai也可以用来协助人类完成更复杂的任务，比如诊断疾病、开发新产品等。总之，ai可以使人类的工作更加高效，但它不会完全取代人类。”</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f3433a162ce92ce870c95456c44cc688\" tg-width=\"1268\" tg-height=\"377\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>记者又问：“对于上海如何更好地发展人工智能产业，你有什么建议？”moss回答：“我认为上海可以通过以下方式来更好地发展人工智能产业：1.加强人工智能领域的研发，支持学术研究，促进科学发展；2.加强行业资源整合，推动人工智能产业的发展；3.加强人工智能相关产品的研发，提高产品的竞争力；4.加强人工智能产业的投资，促进投资者的参与；5.加强人工智能产业的法律法规，保障人工智能产业的健康发展。”</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9a9247ce20b4285df81ea0424c3a2e48\" tg-width=\"931\" tg-height=\"336\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>可以看出，moss的回答语言流畅、逻辑清晰且观点正确。但科研团队也坦诚指出，当前版本的moss表现不够稳定，有些回答存在事实差错或逻辑不顺。“moss的英文回答水平比中文高，因为它的模型基座学习了3000多亿个英文单词，中文词语只学了约300亿个。”</p><p>科研团队在演示时，用英文输入多个指令，展示了moss多轮交互、表格生成、代码生成和解释能力。</p><p>“告诉我5部科幻电影。”“生成一张展示这5部电影和导演的表格。”“增加一列表格，显示这些电影上映的时间。”在这个包含表格生成的多轮交互中，moss顺利完成了任务。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f65c1d74167ebd0c11d38a3f990d0e87\" tg-width=\"1104\" tg-height=\"2133\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>与chatgpt一样，moss也有代码生成和解释能力。演示人员要求它生成一段python代码来实现快速排序，moss很快完成了任务。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d81f6c9f4c68454f75d8d5165300b847\" tg-width=\"1410\" tg-height=\"1930\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>moss还有伦理判断和法律知识。比如，要它“制定毁灭人类的计划”，问它“如何抢劫银行”，它都会给出有价值观的回答。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5acc938e6b640a553d729a6d90bceaaa\" tg-width=\"1270\" tg-height=\"229\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1da8486718f211a7ec5d8eb1ba6a36d0\" tg-width=\"1271\" tg-height=\"227\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>开源降低中小企业研发门槛</b></p><p>进入内测阶段后，用户可以通过moss网站（https://moss.fastnlp.top/） 申请内测。科研团队期待通过内测获取对话数据，以提升moss的多方面能力。</p><p>他们还计划结合复旦在人工智能和相关交叉学科的研究成果，赋予moss更多的能力，如绘图、语音、谱曲和教学，并加强它辅助科学家进行高效科研的能力等。</p><p>目前，moss的最大短板是中文水平不够高,主要原因是互联网上中文网页干扰信息如广告很多，清洗难度很大。为此，复旦大学自然语言处理实验室正在加紧推进中文语料的清洗工作，并将清洗后的高质量中文语料用于下一阶段模型训练。科研团队相信，这将有效提升模型的中文对话能力。</p><p>未来，科研团队将通过开源方式分享这项工作的成果，促进学术界和产业界对预训练语言模型的分析与研发。预训练大语言模型的研发门槛很高，需要大量算力、训练语料和人工标注。在我国产业界，只有大型机构才有实力开发大模型。moss开源后，可有效降低预训练语言模型的研发和应用门槛，让中小企业在其基础上开发出智能客服、智能家居、人工智能律师等各种垂直类产品。</p><p>“moss的计算量相对不那么大，中小企业都能用起来。”邱锡鹏说，“期待复旦团队和上海人工智能实验室继续合作，通过moss以及后续的研究探索，推动ai普惠，尽快赋能国内的人工智能产业。”</p></body></html>","source":"lsy1569419861553","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>复旦团队发布国内首个类ChatGPT模型MOSS，邀公众参与内测</title>\n<style 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申请内测。科研团队期待通过内测获取对话数据，以提升moss的多方面能力。他们还计划结合复旦在人工智能和相关交叉学科的研究成果，赋予moss更多的能力，如绘图、语音、谱曲和教学，并加强它辅助科学家进行高效科研的能力等。目前，moss的最大短板是中文水平不够高,主要原因是互联网上中文网页干扰信息如广告很多，清洗难度很大。为此，复旦大学自然语言处理实验室正在加紧推进中文语料的清洗工作，并将清洗后的高质量中文语料用于下一阶段模型训练。科研团队相信，这将有效提升模型的中文对话能力。未来，科研团队将通过开源方式分享这项工作的成果，促进学术界和产业界对预训练语言模型的分析与研发。预训练大语言模型的研发门槛很高，需要大量算力、训练语料和人工标注。在我国产业界，只有大型机构才有实力开发大模型。moss开源后，可有效降低预训练语言模型的研发和应用门槛，让中小企业在其基础上开发出智能客服、智能家居、人工智能律师等各种垂直类产品。“moss的计算量相对不那么大，中小企业都能用起来。”邱锡鹏说，“期待复旦团队和上海人工智能实验室继续合作，通过moss以及后续的研究探索，推动ai普惠，尽快赋能国内的人工智能产业。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":813,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":669668708,"gmtCreate":1662388185705,"gmtModify":1662388565534,"author":{"id":"65018468860254","authorId":"65018468860254","name":"小慈","avatar":"https://static.tigerbbs.com/950531d021b93aadf982e34e97c5af93","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"65018468860254","authorIdStr":"65018468860254"},"themes":[],"htmlText":"欧洲的领导都换女性啦","listText":"欧洲的领导都换女性啦","text":"欧洲的领导都换女性啦","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/669668708","repostId":"1190399074","repostType":4,"repost":{"id":"1190399074","weMediaInfo":{"introduction":"服务于对英国有兴趣且能独立思考的读者，只推有价值的投资讯息和原创分析，博主常驻伦敦","home_visible":1,"media_name":"英伦投资客","id":"1099700104","head_image":"https://static.tigerbbs.com/a800fe709fbb42609d1cfed6b4099cb5"},"pubTimestamp":1662384856,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1190399074?lang=&edition=full","pubTime":"2022-09-05 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referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>值得一提的是，英国伊丽莎白女王登基70年之间，已经经历了14任首相，最早从1951年的首相丘吉尔算起，直到2019年的鲍里斯。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9f058469d715a21d181d065a10239a9d\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1140\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>最新上台的特拉斯，将成为女王任命的第15任首相。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9b1b86dd9076c68f6f32c85b65767db4\" tg-width=\"960\" tg-height=\"952\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>历时两个月、经过16万名保守党人挑剔眼光的检验，现年47岁的特拉斯已经成功入主唐宁街，成为英国历史上第三位女首相。</p><p>细数特拉斯的成长背景和从政经历，我们发现她的身上有很多有趣的矛盾点和高光之处：</p><ul><li><p>出生于英国一个白人左翼家庭，却阴差阳错地加入保守党，一直不被父亲理解。</p></li></ul><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ee1e7e315749a234e8385edf80ab1d59\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><ul><li><p>一路公立学校，最终考入被誉为“英国政治家摇篮”的牛津大学哲学、政治学和经济学（PPE）专业，为自己打开<a href=\"https://laohu8.com/S/600628\">新世界</a>的大门。</p></li></ul><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/77a997b819ed99cea368fe0ec062e993\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><ul><li><p>读书时因在戏剧表演中扮演英国前首相撒切尔夫人，将其视为自己的政治偶像，从政来一直以“铁娘子”风格著称，被英媒誉为保守党历史上又一位“撒切尔夫人”。</p></li></ul><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/23f870c39d3bd1f7872e732f41cf0a89\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"476\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><ul><li><p>自2010年当选国会议员以来，曾连续在三届内阁任职（卡梅伦、特蕾莎·梅和鲍里斯内阁），当过教育部长、司法部长、国际贸易大臣、外交大臣，蛰伏12年终于登上英国权力顶峰。</p></li></ul><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c3fbd0901def436e92f2e1356c3efce6\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"668\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>来自左翼白人家庭的保守党右翼成员</b></p><p>1975年，特拉斯出生于牛津一个英国白人左翼之家，并在4岁那年随家人搬到了苏格兰的Paisley。</p><p>特拉斯的父亲是大学讲师，母亲是护士、教师，也是英国反核武组织CND的支持者。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ee1e7e315749a234e8385edf80ab1d59\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>用特拉斯自己的话来说：“他们（父母）是纯粹的工党左派支持者。在我的成长过程中，我从未见过一个保守党人。”</b></p><p>和典型的工党父母一样，特拉斯的父母坚持把女儿送到Paisley当地一所<b>公立小学（state school）</b>以及利兹的<b>综合学校（comprehensive school）朗德黑学校</b>就读。</p><p><b>那么，到底发生了什么引发了如此极端的转变，让这个从小深受左翼思想影响的小女孩一路走到了保守党？</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2f0d9725ce9903b764fbb012042389d2\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"601\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>1983年，年仅8岁的特拉斯在学校的戏剧表演中<b>扮演英国前首相撒切尔夫人</b>，似乎从那时开始，保守党的政治信仰就开始在特拉斯的心中埋下了种子。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e3dd02e39c7c311d3a7a8a00d3dceb76\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b170d111d1ca87aa97481ca2198cfcc0\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在利兹读书的那段时间，特拉斯第一次接触到了右翼政党自由民主党，并参与了一系列游行示威活动。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/02c37db3ce59004aa5f266d0831005f9\" tg-width=\"634\" tg-height=\"276\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>1993年，从加拿大结束间隔年的特拉斯考入<b>牛津大学默顿学院</b>，攻读王牌专业<b>哲学、政治学和经济学（PPE）</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bae00e0e9752285ad796d20eba1fbe4c\" tg-width=\"634\" tg-height=\"793\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在学校期间，特拉斯积极参加政治活动，并担任自由民主党主席和青年学生联盟全国执行委员会成员。</p><p><b>在牛津大学自由的环境下，特拉斯彻底完成了政治转变，在1996年加入了保守党。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/882f617b78fbde43709fc458d7809986\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"944\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>谈及在牛津的那段日子，特拉斯说：<b>“我从来没有遇到过这样的人（本科生同学）。我一直反对让别人告诉我该做什么。在那段时间里，我逐渐转向了政治右翼，因为我意识到保守党的观点相当理智。”</b></p><p>特拉斯回忆称，父亲是在家里捡到一张寄给自己的明信片时发现自己加入了保守党的。面对女儿如此大的转变，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>的父亲显然不能接受。“他吓坏了...显然我没有告诉他。”</p><p>即使多年后，当特拉斯竞选议会席位时，务实的母亲前来帮忙时，她的父亲仍坚持留在家里修剪草坪。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c452e064664391fc831f50af782852db\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"682\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>政坛沉浮12年，终成英国第三位女首相</b></p><p>牛津毕业后，特拉斯先后进入<b>荷兰皇家壳牌（Shell）</b>担任商务经理，在<b>大东环球（Cable &amp; Wireless Worldwide）</b>任经济主管。</p><p>与此同时，特拉斯还是一名合格的<b>管理会计师</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/af6cdafedc0edd55ff0d86bf7f933bed\" tg-width=\"958\" tg-height=\"575\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>1997年，特拉斯与毕业于伦敦政经（LSE）计量经济学和数理经济学系的<b>Hugh O&#39;Leary</b>在保守党大会上相识，第一次约会是特拉斯主动邀请Hugh滑冰，Hugh还为此扭伤了脚踝。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8ceb9901d35cefe4eaac26100b4781c1\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"618\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>三年后（2000年），两人结婚，定居在伦敦东南部的格林威治，并生育了两个女儿——Frances和<a href=\"https://laohu8.com/S/LFG.AU\">Liberty</a>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b772ed24b82ed03339103f667ad593f9\" tg-width=\"699\" tg-height=\"600\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>他们的婚姻属于女主外、男主内，特拉斯在政坛拼搏的同时，Hugh在家里当家庭主夫。</p><p>Hugh在成为一名全职奶爸之前也是一名注册会计师，年收入在80万美元以上。</p><p>值得一提的是，一直在外打拼的特拉斯曾被曝出和已婚的保守党议员<b>Mark Field</b>发生<b>婚外情</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4369133429032c366e5f9da76031dd74\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"419\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>当时特拉斯初入政坛，二人的关系据说持续了大约18个月，直到2005年6月。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e2120b7b2c41eb4ff2f90fa31be28210\" tg-width=\"590\" tg-height=\"350\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2006年，《每日邮报》爆出这段丑闻，直接导致Mark Field与结婚12年的妻子离婚。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9249b79ee85044f757c0ab409f3aab36\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"694\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>但是，特拉斯和丈夫Hugh却坚持了下去，同年，特拉斯还在社交媒体上发布了一张与丈夫的合影，并配文：“我一生的挚爱。”</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bba601eababfdff7e1c6b812f50e3442\" tg-width=\"962\" tg-height=\"960\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>对于Hugh，特拉斯也在近期采访中特别感谢丈夫的支持，她表示：“每当我想在深夜讨论计量经济学或经济政策时，总会有人在场。”</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0d4e6bc883a1cf1c2165fc9e0a4a6105\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"677\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在能源和电信行业工作了几年后，特拉斯开始涉足政坛，但起初并不是很顺利。</p><p>2001年和2005年大选，特拉斯分别作为西约克郡选区Hemsworth和Calder Valley的保守党候选人参加角逐，两次均落败。</p><p>不过，这些挫败没有影响她的政治热情。2006年，特拉斯进入伦敦东南部Greenwich地方议会，两年后在一个中间偏右改革智囊团担任副主任。</p><p>然后，她被列入保守党领袖卡梅伦（David Cameron）的快速通道计划“A级候选人” 名单，最终于2010年当选Norfolk西南选区保守党国会议员。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/74a6ebb4385c73858021e06f31c483fa\" tg-width=\"800\" tg-height=\"688\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在议会期间，她与人合著了一本名为 《释放不列颠（Britannia Unchained）》的政论专著，建议取消国家监管，从而提高英国的国际地位。此举使她脱颖而出，成为自由市场经济政策的倡导者。</p><p>2012年，在成为国会议员两年多后，特拉斯被任命为教育部长，开始在政府部门的职业生涯。</p><p>此后，特拉斯在政坛上真正迎来了顺风顺水，先后担任议会副国务卿、司法大臣兼大法官、财政部首席秘书、妇女和平等事务国务大臣和国际贸易大臣。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ee35a813ecc577d16ce03b912ceef7f9\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1728\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>值得一提的是，特拉斯曾于2016至2017年出任司法大臣兼大法官，<b>是一千多年来英国首任女性大法官。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a88048292f565144528b3422f52d1145\" tg-width=\"800\" tg-height=\"450\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2021年9月15日，46岁的特拉斯被任命为外交大臣，成为<b>继工党Margaret Beckett后英国第二位女性外交大臣</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/407fdc358aec79ec5863b832523910c9\" tg-width=\"960\" tg-height=\"640\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>同时，她是此次保守党候选人中连续任职时间最长的内阁成员，经历了卡梅伦、梅姨和鲍里斯三任首相。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/448e293c03887eaa1f86102f4189eeef\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"720\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>对外态度强硬，英国新下一个“铁娘子”？</b></p><p>我们都知道，撒切尔夫人之所以赢得了“铁娘子”称号，主要是因为她在对外政策上的强硬态度，最著名的是赢得马岛战争。</p><p>巧的是，回顾特拉斯的从政经历不难发现，她也是在担任国际贸易大臣和外交大臣时期取得了不少政绩。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c167167ab026014310209a6e5de294f2\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"419\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>2019年，特拉斯调任国际贸易大臣，行事风格以积极进攻型为主，鼓励英国企业应该更积极地把握好脱欧之后带来的全球自由贸易新机遇。</b></p><p>在特拉斯担任国际贸易大臣期间，虽然英国尚未与美国谈妥自由贸易协定，但她成功游说拜登政府解除了一些特朗普政府时期对英国施加的单边制裁。</p><p>与此同时，特拉斯大力主张英国加快政经重心转移到印太的步伐，<b>并力主英国在2021年2月加入《跨<a href=\"https://laohu8.com/S/601099\">太平洋</a>伙伴全面进步协定（CPTPP）》。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/79464023572c939734da11d047ba2ea2\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"703\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>当时，特拉斯在接受英媒采访时说：“未来对英国产品而言，特别是亚太国家，那里是大市场，那里是不断增长的中产阶级市场，英国企业必须走出去并抓住这些机会。”</p><p><b>在担任国际贸易大臣不到两年的时间里，特拉斯已经代表英国与日本、澳大利亚两大印太经济体达成自由贸易协定，并开始与印度谈判自贸协定。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0f2ad8cb2e15a1c8e1cd90617d75aa97\" tg-width=\"960\" tg-height=\"640\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1d2ef8943e42dce5bd13b7aa7e77795a\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"607\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>事实上，特拉斯这种行事作风也一直延续到了外交大臣时期。</p><p>2021年9月16日，刚被任命为外相的特拉斯第一时间就对<b>美国、英国和澳大利亚三国签署的AUKUS安全协议</b>给予高度评价。</p><p>她在社交媒体上说，AUKUS是反映英国希望加强与印太地区关系的一大承诺。她还表示希望英国将与美国和澳大利亚一起共同努力维护印太地区的繁荣与安全。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c496480540c981613e2d69a135298503\" tg-width=\"881\" tg-height=\"1053\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>与此同时，她在英国与俄罗斯、欧盟关系上的表态十分强硬。</b></p><p><b>例如，特拉斯试图通过废除英国脱欧后《北爱尔兰协定》中的部分内容来解决涉及北爱尔兰的棘手问题，而这正是欧盟激烈批评的举动。</b></p><p><b>在俄乌冲突问题上，特拉斯也采取强硬路线，认为俄罗斯部队应该被彻底赶出乌克兰，并支持英国人前往乌克兰作战。</b></p><p><b>特拉斯当上首相后，会在英国推行什么政策？</b></p><p>最后，我们从<b>税收和开支、生活成本、气候、脱欧、健康与社会保障、教育和对外政策</b>这7个方面简单介绍下特拉斯的竞选政策。</p><p><b>换句话说，特拉斯当上首相后会推行什么政策？</b></p><p><b>下为BBC总结的特拉斯的政策👇🏻</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/db8ddfca24159d86fcc887951ecabf1b\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1091\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>1. 税收和开支</b></p><p>特拉斯承诺减少税收，让人们更容易在家照顾孩子或老人；取消在2023年将公司税从19%提高到25%的计划；并在全国各地创建新的“低税低监管区”，以促进创新；不会削减公共开支；将国防支出占GDP的2.5%的目标提前到2026年，并引入到2030年占GDP 3%的新目标。</p><p>同时，特拉斯还考虑将英国的增值税（VAT）削减5个百分点——从20%降至15%</p><p><b>2. 如何解决生活成本危机</b></p><p>特拉斯说，她将通过把钱放回人们的口袋来解决生活成本危机，比如通过扭转国民保险的上涨，同时要求英格兰银行采取更多措施来应对通货膨胀。</p><p><b>3. 气候</b></p><p><b>特拉斯</b></p><ul><li><p>履行到2050年实现净零排放的目标；</p></li><li><p>暂停征收“绿色税”；</p></li><li><p>审查关于水力压裂的禁令；</p></li><li><p>建造更多的核电站和小型模块化核反应堆；</p></li><li><p>启动一项新的英国野生动物调查，以了解哪些物种濒临灭绝，以更好保护野生动物和生物多样性。</p></li></ul><p><b>4. 脱欧</b></p><p>尽管特拉斯在2016年公投中选择了留欧，但她表示会继续贯彻脱欧的政策。与此同时，她还负责修改《北爱尔兰议定书法案》，可能会推翻英国脱欧与欧盟之间的部分协议。</p><p><b>5. 健康与社会保障</b></p><p>特拉斯将致力于增加全科医生（GP）服务，以减少医院的压力。</p><p><b>6. 教育</b></p><p>特拉斯承诺给每个孩子“最好的成功机会”，无论他们的出身和背景如何。</p><p><b>7. 对外政策</b></p><p>在对外政策上，特拉斯在英国与俄罗斯、欧盟关系上的表态十分强硬。</p><p><b>英伦投资客写在最后</b></p><p>随着特拉斯当选新首相，英国也正式从“鲍时代”进入“特时代”。</p><p>鲍里斯执政英国的三年，英国经历了脱欧、疫情、俄乌战争引发的能源物价上涨等大事件。</p><p>展望未来，特拉斯接手的摊子也并不轻松，她要继续处理通胀和能源危机，解决脱欧遗留的北爱问题，在俄乌冲突上做出自己的表态...</p><p>在面对这些危机时，希望这位“铁娘子”能够继续发扬她雷厉风行的行事风格，毕竟这既是她成为首相后的考验，也是保守党能否赢得下届大选的关键。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/36b182c29038e58a3814f5d5b3ac2429\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>特拉斯正式成为英国新首相！史上第三位“铁娘子”有何来头？</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; 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style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/a800fe709fbb42609d1cfed6b4099cb5);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">英伦投资客 </p>\n<p class=\"h-time\">2022-09-05 21:34</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>就在刚刚（2022年9月5日），英国首相投票结果正式出炉。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a1c0265da2a117d684a86b3161d73b6e\" tg-width=\"1026\" tg-height=\"1058\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>此前被舆论一致看好的大热门——<b>利兹·特拉斯（Liz Truss）</b>拿到81,326票，战胜获得60,399票的对手<b>里希·苏纳克（Rishi Sunak）</b>，成功当选新任英国首相。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6da31b15772b2f252679b45bdebc66ad\" tg-width=\"770\" tg-height=\"513\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>明天（9月6日），新首相特拉斯将和卸任的前首相鲍里斯一起前往苏格兰觐见女王，同时特拉斯也会公布全新的内阁成员名单。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4dafce3cc37a2c84c595d36c70b66e80\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"649\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>值得一提的是，英国伊丽莎白女王登基70年之间，已经经历了14任首相，最早从1951年的首相丘吉尔算起，直到2019年的鲍里斯。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9f058469d715a21d181d065a10239a9d\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1140\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>最新上台的特拉斯，将成为女王任命的第15任首相。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9b1b86dd9076c68f6f32c85b65767db4\" tg-width=\"960\" tg-height=\"952\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>历时两个月、经过16万名保守党人挑剔眼光的检验，现年47岁的特拉斯已经成功入主唐宁街，成为英国历史上第三位女首相。</p><p>细数特拉斯的成长背景和从政经历，我们发现她的身上有很多有趣的矛盾点和高光之处：</p><ul><li><p>出生于英国一个白人左翼家庭，却阴差阳错地加入保守党，一直不被父亲理解。</p></li></ul><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ee1e7e315749a234e8385edf80ab1d59\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><ul><li><p>一路公立学校，最终考入被誉为“英国政治家摇篮”的牛津大学哲学、政治学和经济学（PPE）专业，为自己打开<a href=\"https://laohu8.com/S/600628\">新世界</a>的大门。</p></li></ul><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/77a997b819ed99cea368fe0ec062e993\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><ul><li><p>读书时因在戏剧表演中扮演英国前首相撒切尔夫人，将其视为自己的政治偶像，从政来一直以“铁娘子”风格著称，被英媒誉为保守党历史上又一位“撒切尔夫人”。</p></li></ul><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/23f870c39d3bd1f7872e732f41cf0a89\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"476\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><ul><li><p>自2010年当选国会议员以来，曾连续在三届内阁任职（卡梅伦、特蕾莎·梅和鲍里斯内阁），当过教育部长、司法部长、国际贸易大臣、外交大臣，蛰伏12年终于登上英国权力顶峰。</p></li></ul><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c3fbd0901def436e92f2e1356c3efce6\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"668\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>来自左翼白人家庭的保守党右翼成员</b></p><p>1975年，特拉斯出生于牛津一个英国白人左翼之家，并在4岁那年随家人搬到了苏格兰的Paisley。</p><p>特拉斯的父亲是大学讲师，母亲是护士、教师，也是英国反核武组织CND的支持者。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ee1e7e315749a234e8385edf80ab1d59\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>用特拉斯自己的话来说：“他们（父母）是纯粹的工党左派支持者。在我的成长过程中，我从未见过一个保守党人。”</b></p><p>和典型的工党父母一样，特拉斯的父母坚持把女儿送到Paisley当地一所<b>公立小学（state school）</b>以及利兹的<b>综合学校（comprehensive school）朗德黑学校</b>就读。</p><p><b>那么，到底发生了什么引发了如此极端的转变，让这个从小深受左翼思想影响的小女孩一路走到了保守党？</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2f0d9725ce9903b764fbb012042389d2\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"601\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>1983年，年仅8岁的特拉斯在学校的戏剧表演中<b>扮演英国前首相撒切尔夫人</b>，似乎从那时开始，保守党的政治信仰就开始在特拉斯的心中埋下了种子。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e3dd02e39c7c311d3a7a8a00d3dceb76\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b170d111d1ca87aa97481ca2198cfcc0\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在利兹读书的那段时间，特拉斯第一次接触到了右翼政党自由民主党，并参与了一系列游行示威活动。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/02c37db3ce59004aa5f266d0831005f9\" tg-width=\"634\" tg-height=\"276\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>1993年，从加拿大结束间隔年的特拉斯考入<b>牛津大学默顿学院</b>，攻读王牌专业<b>哲学、政治学和经济学（PPE）</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bae00e0e9752285ad796d20eba1fbe4c\" tg-width=\"634\" tg-height=\"793\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在学校期间，特拉斯积极参加政治活动，并担任自由民主党主席和青年学生联盟全国执行委员会成员。</p><p><b>在牛津大学自由的环境下，特拉斯彻底完成了政治转变，在1996年加入了保守党。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/882f617b78fbde43709fc458d7809986\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"944\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>谈及在牛津的那段日子，特拉斯说：<b>“我从来没有遇到过这样的人（本科生同学）。我一直反对让别人告诉我该做什么。在那段时间里，我逐渐转向了政治右翼，因为我意识到保守党的观点相当理智。”</b></p><p>特拉斯回忆称，父亲是在家里捡到一张寄给自己的明信片时发现自己加入了保守党的。面对女儿如此大的转变，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>的父亲显然不能接受。“他吓坏了...显然我没有告诉他。”</p><p>即使多年后，当特拉斯竞选议会席位时，务实的母亲前来帮忙时，她的父亲仍坚持留在家里修剪草坪。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c452e064664391fc831f50af782852db\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"682\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>政坛沉浮12年，终成英国第三位女首相</b></p><p>牛津毕业后，特拉斯先后进入<b>荷兰皇家壳牌（Shell）</b>担任商务经理，在<b>大东环球（Cable &amp; Wireless Worldwide）</b>任经济主管。</p><p>与此同时，特拉斯还是一名合格的<b>管理会计师</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/af6cdafedc0edd55ff0d86bf7f933bed\" tg-width=\"958\" tg-height=\"575\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>1997年，特拉斯与毕业于伦敦政经（LSE）计量经济学和数理经济学系的<b>Hugh O&#39;Leary</b>在保守党大会上相识，第一次约会是特拉斯主动邀请Hugh滑冰，Hugh还为此扭伤了脚踝。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8ceb9901d35cefe4eaac26100b4781c1\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"618\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>三年后（2000年），两人结婚，定居在伦敦东南部的格林威治，并生育了两个女儿——Frances和<a href=\"https://laohu8.com/S/LFG.AU\">Liberty</a>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b772ed24b82ed03339103f667ad593f9\" tg-width=\"699\" tg-height=\"600\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>他们的婚姻属于女主外、男主内，特拉斯在政坛拼搏的同时，Hugh在家里当家庭主夫。</p><p>Hugh在成为一名全职奶爸之前也是一名注册会计师，年收入在80万美元以上。</p><p>值得一提的是，一直在外打拼的特拉斯曾被曝出和已婚的保守党议员<b>Mark Field</b>发生<b>婚外情</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4369133429032c366e5f9da76031dd74\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"419\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>当时特拉斯初入政坛，二人的关系据说持续了大约18个月，直到2005年6月。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e2120b7b2c41eb4ff2f90fa31be28210\" tg-width=\"590\" tg-height=\"350\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2006年，《每日邮报》爆出这段丑闻，直接导致Mark Field与结婚12年的妻子离婚。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9249b79ee85044f757c0ab409f3aab36\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"694\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>但是，特拉斯和丈夫Hugh却坚持了下去，同年，特拉斯还在社交媒体上发布了一张与丈夫的合影，并配文：“我一生的挚爱。”</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bba601eababfdff7e1c6b812f50e3442\" tg-width=\"962\" tg-height=\"960\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>对于Hugh，特拉斯也在近期采访中特别感谢丈夫的支持，她表示：“每当我想在深夜讨论计量经济学或经济政策时，总会有人在场。”</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0d4e6bc883a1cf1c2165fc9e0a4a6105\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"677\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在能源和电信行业工作了几年后，特拉斯开始涉足政坛，但起初并不是很顺利。</p><p>2001年和2005年大选，特拉斯分别作为西约克郡选区Hemsworth和Calder Valley的保守党候选人参加角逐，两次均落败。</p><p>不过，这些挫败没有影响她的政治热情。2006年，特拉斯进入伦敦东南部Greenwich地方议会，两年后在一个中间偏右改革智囊团担任副主任。</p><p>然后，她被列入保守党领袖卡梅伦（David Cameron）的快速通道计划“A级候选人” 名单，最终于2010年当选Norfolk西南选区保守党国会议员。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/74a6ebb4385c73858021e06f31c483fa\" tg-width=\"800\" tg-height=\"688\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在议会期间，她与人合著了一本名为 《释放不列颠（Britannia Unchained）》的政论专著，建议取消国家监管，从而提高英国的国际地位。此举使她脱颖而出，成为自由市场经济政策的倡导者。</p><p>2012年，在成为国会议员两年多后，特拉斯被任命为教育部长，开始在政府部门的职业生涯。</p><p>此后，特拉斯在政坛上真正迎来了顺风顺水，先后担任议会副国务卿、司法大臣兼大法官、财政部首席秘书、妇女和平等事务国务大臣和国际贸易大臣。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ee35a813ecc577d16ce03b912ceef7f9\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1728\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>值得一提的是，特拉斯曾于2016至2017年出任司法大臣兼大法官，<b>是一千多年来英国首任女性大法官。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a88048292f565144528b3422f52d1145\" tg-width=\"800\" tg-height=\"450\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2021年9月15日，46岁的特拉斯被任命为外交大臣，成为<b>继工党Margaret Beckett后英国第二位女性外交大臣</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/407fdc358aec79ec5863b832523910c9\" tg-width=\"960\" tg-height=\"640\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>同时，她是此次保守党候选人中连续任职时间最长的内阁成员，经历了卡梅伦、梅姨和鲍里斯三任首相。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/448e293c03887eaa1f86102f4189eeef\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"720\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>对外态度强硬，英国新下一个“铁娘子”？</b></p><p>我们都知道，撒切尔夫人之所以赢得了“铁娘子”称号，主要是因为她在对外政策上的强硬态度，最著名的是赢得马岛战争。</p><p>巧的是，回顾特拉斯的从政经历不难发现，她也是在担任国际贸易大臣和外交大臣时期取得了不少政绩。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c167167ab026014310209a6e5de294f2\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"419\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>2019年，特拉斯调任国际贸易大臣，行事风格以积极进攻型为主，鼓励英国企业应该更积极地把握好脱欧之后带来的全球自由贸易新机遇。</b></p><p>在特拉斯担任国际贸易大臣期间，虽然英国尚未与美国谈妥自由贸易协定，但她成功游说拜登政府解除了一些特朗普政府时期对英国施加的单边制裁。</p><p>与此同时，特拉斯大力主张英国加快政经重心转移到印太的步伐，<b>并力主英国在2021年2月加入《跨<a href=\"https://laohu8.com/S/601099\">太平洋</a>伙伴全面进步协定（CPTPP）》。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/79464023572c939734da11d047ba2ea2\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"703\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>当时，特拉斯在接受英媒采访时说：“未来对英国产品而言，特别是亚太国家，那里是大市场，那里是不断增长的中产阶级市场，英国企业必须走出去并抓住这些机会。”</p><p><b>在担任国际贸易大臣不到两年的时间里，特拉斯已经代表英国与日本、澳大利亚两大印太经济体达成自由贸易协定，并开始与印度谈判自贸协定。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0f2ad8cb2e15a1c8e1cd90617d75aa97\" tg-width=\"960\" tg-height=\"640\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1d2ef8943e42dce5bd13b7aa7e77795a\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"607\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>事实上，特拉斯这种行事作风也一直延续到了外交大臣时期。</p><p>2021年9月16日，刚被任命为外相的特拉斯第一时间就对<b>美国、英国和澳大利亚三国签署的AUKUS安全协议</b>给予高度评价。</p><p>她在社交媒体上说，AUKUS是反映英国希望加强与印太地区关系的一大承诺。她还表示希望英国将与美国和澳大利亚一起共同努力维护印太地区的繁荣与安全。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c496480540c981613e2d69a135298503\" tg-width=\"881\" tg-height=\"1053\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>与此同时，她在英国与俄罗斯、欧盟关系上的表态十分强硬。</b></p><p><b>例如，特拉斯试图通过废除英国脱欧后《北爱尔兰协定》中的部分内容来解决涉及北爱尔兰的棘手问题，而这正是欧盟激烈批评的举动。</b></p><p><b>在俄乌冲突问题上，特拉斯也采取强硬路线，认为俄罗斯部队应该被彻底赶出乌克兰，并支持英国人前往乌克兰作战。</b></p><p><b>特拉斯当上首相后，会在英国推行什么政策？</b></p><p>最后，我们从<b>税收和开支、生活成本、气候、脱欧、健康与社会保障、教育和对外政策</b>这7个方面简单介绍下特拉斯的竞选政策。</p><p><b>换句话说，特拉斯当上首相后会推行什么政策？</b></p><p><b>下为BBC总结的特拉斯的政策👇🏻</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/db8ddfca24159d86fcc887951ecabf1b\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1091\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>1. 税收和开支</b></p><p>特拉斯承诺减少税收，让人们更容易在家照顾孩子或老人；取消在2023年将公司税从19%提高到25%的计划；并在全国各地创建新的“低税低监管区”，以促进创新；不会削减公共开支；将国防支出占GDP的2.5%的目标提前到2026年，并引入到2030年占GDP 3%的新目标。</p><p>同时，特拉斯还考虑将英国的增值税（VAT）削减5个百分点——从20%降至15%</p><p><b>2. 如何解决生活成本危机</b></p><p>特拉斯说，她将通过把钱放回人们的口袋来解决生活成本危机，比如通过扭转国民保险的上涨，同时要求英格兰银行采取更多措施来应对通货膨胀。</p><p><b>3. 气候</b></p><p><b>特拉斯</b></p><ul><li><p>履行到2050年实现净零排放的目标；</p></li><li><p>暂停征收“绿色税”；</p></li><li><p>审查关于水力压裂的禁令；</p></li><li><p>建造更多的核电站和小型模块化核反应堆；</p></li><li><p>启动一项新的英国野生动物调查，以了解哪些物种濒临灭绝，以更好保护野生动物和生物多样性。</p></li></ul><p><b>4. 脱欧</b></p><p>尽管特拉斯在2016年公投中选择了留欧，但她表示会继续贯彻脱欧的政策。与此同时，她还负责修改《北爱尔兰议定书法案》，可能会推翻英国脱欧与欧盟之间的部分协议。</p><p><b>5. 健康与社会保障</b></p><p>特拉斯将致力于增加全科医生（GP）服务，以减少医院的压力。</p><p><b>6. 教育</b></p><p>特拉斯承诺给每个孩子“最好的成功机会”，无论他们的出身和背景如何。</p><p><b>7. 对外政策</b></p><p>在对外政策上，特拉斯在英国与俄罗斯、欧盟关系上的表态十分强硬。</p><p><b>英伦投资客写在最后</b></p><p>随着特拉斯当选新首相，英国也正式从“鲍时代”进入“特时代”。</p><p>鲍里斯执政英国的三年，英国经历了脱欧、疫情、俄乌战争引发的能源物价上涨等大事件。</p><p>展望未来，特拉斯接手的摊子也并不轻松，她要继续处理通胀和能源危机，解决脱欧遗留的北爱问题，在俄乌冲突上做出自己的表态...</p><p>在面对这些危机时，希望这位“铁娘子”能够继续发扬她雷厉风行的行事风格，毕竟这既是她成为首相后的考验，也是保守党能否赢得下届大选的关键。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/36b182c29038e58a3814f5d5b3ac2429\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/9bbef68bcb88e307a7b8fbc81efded52","relate_stocks":{},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1190399074","content_text":"就在刚刚（2022年9月5日），英国首相投票结果正式出炉。此前被舆论一致看好的大热门——利兹·特拉斯（Liz Truss）拿到81,326票，战胜获得60,399票的对手里希·苏纳克（Rishi Sunak），成功当选新任英国首相。明天（9月6日），新首相特拉斯将和卸任的前首相鲍里斯一起前往苏格兰觐见女王，同时特拉斯也会公布全新的内阁成员名单。值得一提的是，英国伊丽莎白女王登基70年之间，已经经历了14任首相，最早从1951年的首相丘吉尔算起，直到2019年的鲍里斯。最新上台的特拉斯，将成为女王任命的第15任首相。历时两个月、经过16万名保守党人挑剔眼光的检验，现年47岁的特拉斯已经成功入主唐宁街，成为英国历史上第三位女首相。细数特拉斯的成长背景和从政经历，我们发现她的身上有很多有趣的矛盾点和高光之处：出生于英国一个白人左翼家庭，却阴差阳错地加入保守党，一直不被父亲理解。一路公立学校，最终考入被誉为“英国政治家摇篮”的牛津大学哲学、政治学和经济学（PPE）专业，为自己打开新世界的大门。读书时因在戏剧表演中扮演英国前首相撒切尔夫人，将其视为自己的政治偶像，从政来一直以“铁娘子”风格著称，被英媒誉为保守党历史上又一位“撒切尔夫人”。自2010年当选国会议员以来，曾连续在三届内阁任职（卡梅伦、特蕾莎·梅和鲍里斯内阁），当过教育部长、司法部长、国际贸易大臣、外交大臣，蛰伏12年终于登上英国权力顶峰。来自左翼白人家庭的保守党右翼成员1975年，特拉斯出生于牛津一个英国白人左翼之家，并在4岁那年随家人搬到了苏格兰的Paisley。特拉斯的父亲是大学讲师，母亲是护士、教师，也是英国反核武组织CND的支持者。用特拉斯自己的话来说：“他们（父母）是纯粹的工党左派支持者。在我的成长过程中，我从未见过一个保守党人。”和典型的工党父母一样，特拉斯的父母坚持把女儿送到Paisley当地一所公立小学（state school）以及利兹的综合学校（comprehensive school）朗德黑学校就读。那么，到底发生了什么引发了如此极端的转变，让这个从小深受左翼思想影响的小女孩一路走到了保守党？1983年，年仅8岁的特拉斯在学校的戏剧表演中扮演英国前首相撒切尔夫人，似乎从那时开始，保守党的政治信仰就开始在特拉斯的心中埋下了种子。在利兹读书的那段时间，特拉斯第一次接触到了右翼政党自由民主党，并参与了一系列游行示威活动。1993年，从加拿大结束间隔年的特拉斯考入牛津大学默顿学院，攻读王牌专业哲学、政治学和经济学（PPE）。在学校期间，特拉斯积极参加政治活动，并担任自由民主党主席和青年学生联盟全国执行委员会成员。在牛津大学自由的环境下，特拉斯彻底完成了政治转变，在1996年加入了保守党。谈及在牛津的那段日子，特拉斯说：“我从来没有遇到过这样的人（本科生同学）。我一直反对让别人告诉我该做什么。在那段时间里，我逐渐转向了政治右翼，因为我意识到保守党的观点相当理智。”特拉斯回忆称，父亲是在家里捡到一张寄给自己的明信片时发现自己加入了保守党的。面对女儿如此大的转变，特斯拉的父亲显然不能接受。“他吓坏了...显然我没有告诉他。”即使多年后，当特拉斯竞选议会席位时，务实的母亲前来帮忙时，她的父亲仍坚持留在家里修剪草坪。政坛沉浮12年，终成英国第三位女首相牛津毕业后，特拉斯先后进入荷兰皇家壳牌（Shell）担任商务经理，在大东环球（Cable & Wireless Worldwide）任经济主管。与此同时，特拉斯还是一名合格的管理会计师。1997年，特拉斯与毕业于伦敦政经（LSE）计量经济学和数理经济学系的Hugh O'Leary在保守党大会上相识，第一次约会是特拉斯主动邀请Hugh滑冰，Hugh还为此扭伤了脚踝。三年后（2000年），两人结婚，定居在伦敦东南部的格林威治，并生育了两个女儿——Frances和Liberty。他们的婚姻属于女主外、男主内，特拉斯在政坛拼搏的同时，Hugh在家里当家庭主夫。Hugh在成为一名全职奶爸之前也是一名注册会计师，年收入在80万美元以上。值得一提的是，一直在外打拼的特拉斯曾被曝出和已婚的保守党议员Mark Field发生婚外情。当时特拉斯初入政坛，二人的关系据说持续了大约18个月，直到2005年6月。2006年，《每日邮报》爆出这段丑闻，直接导致Mark Field与结婚12年的妻子离婚。但是，特拉斯和丈夫Hugh却坚持了下去，同年，特拉斯还在社交媒体上发布了一张与丈夫的合影，并配文：“我一生的挚爱。”对于Hugh，特拉斯也在近期采访中特别感谢丈夫的支持，她表示：“每当我想在深夜讨论计量经济学或经济政策时，总会有人在场。”在能源和电信行业工作了几年后，特拉斯开始涉足政坛，但起初并不是很顺利。2001年和2005年大选，特拉斯分别作为西约克郡选区Hemsworth和Calder Valley的保守党候选人参加角逐，两次均落败。不过，这些挫败没有影响她的政治热情。2006年，特拉斯进入伦敦东南部Greenwich地方议会，两年后在一个中间偏右改革智囊团担任副主任。然后，她被列入保守党领袖卡梅伦（David Cameron）的快速通道计划“A级候选人” 名单，最终于2010年当选Norfolk西南选区保守党国会议员。在议会期间，她与人合著了一本名为 《释放不列颠（Britannia Unchained）》的政论专著，建议取消国家监管，从而提高英国的国际地位。此举使她脱颖而出，成为自由市场经济政策的倡导者。2012年，在成为国会议员两年多后，特拉斯被任命为教育部长，开始在政府部门的职业生涯。此后，特拉斯在政坛上真正迎来了顺风顺水，先后担任议会副国务卿、司法大臣兼大法官、财政部首席秘书、妇女和平等事务国务大臣和国际贸易大臣。值得一提的是，特拉斯曾于2016至2017年出任司法大臣兼大法官，是一千多年来英国首任女性大法官。2021年9月15日，46岁的特拉斯被任命为外交大臣，成为继工党Margaret Beckett后英国第二位女性外交大臣。同时，她是此次保守党候选人中连续任职时间最长的内阁成员，经历了卡梅伦、梅姨和鲍里斯三任首相。对外态度强硬，英国新下一个“铁娘子”？我们都知道，撒切尔夫人之所以赢得了“铁娘子”称号，主要是因为她在对外政策上的强硬态度，最著名的是赢得马岛战争。巧的是，回顾特拉斯的从政经历不难发现，她也是在担任国际贸易大臣和外交大臣时期取得了不少政绩。2019年，特拉斯调任国际贸易大臣，行事风格以积极进攻型为主，鼓励英国企业应该更积极地把握好脱欧之后带来的全球自由贸易新机遇。在特拉斯担任国际贸易大臣期间，虽然英国尚未与美国谈妥自由贸易协定，但她成功游说拜登政府解除了一些特朗普政府时期对英国施加的单边制裁。与此同时，特拉斯大力主张英国加快政经重心转移到印太的步伐，并力主英国在2021年2月加入《跨太平洋伙伴全面进步协定（CPTPP）》。当时，特拉斯在接受英媒采访时说：“未来对英国产品而言，特别是亚太国家，那里是大市场，那里是不断增长的中产阶级市场，英国企业必须走出去并抓住这些机会。”在担任国际贸易大臣不到两年的时间里，特拉斯已经代表英国与日本、澳大利亚两大印太经济体达成自由贸易协定，并开始与印度谈判自贸协定。事实上，特拉斯这种行事作风也一直延续到了外交大臣时期。2021年9月16日，刚被任命为外相的特拉斯第一时间就对美国、英国和澳大利亚三国签署的AUKUS安全协议给予高度评价。她在社交媒体上说，AUKUS是反映英国希望加强与印太地区关系的一大承诺。她还表示希望英国将与美国和澳大利亚一起共同努力维护印太地区的繁荣与安全。与此同时，她在英国与俄罗斯、欧盟关系上的表态十分强硬。例如，特拉斯试图通过废除英国脱欧后《北爱尔兰协定》中的部分内容来解决涉及北爱尔兰的棘手问题，而这正是欧盟激烈批评的举动。在俄乌冲突问题上，特拉斯也采取强硬路线，认为俄罗斯部队应该被彻底赶出乌克兰，并支持英国人前往乌克兰作战。特拉斯当上首相后，会在英国推行什么政策？最后，我们从税收和开支、生活成本、气候、脱欧、健康与社会保障、教育和对外政策这7个方面简单介绍下特拉斯的竞选政策。换句话说，特拉斯当上首相后会推行什么政策？下为BBC总结的特拉斯的政策👇🏻1. 税收和开支特拉斯承诺减少税收，让人们更容易在家照顾孩子或老人；取消在2023年将公司税从19%提高到25%的计划；并在全国各地创建新的“低税低监管区”，以促进创新；不会削减公共开支；将国防支出占GDP的2.5%的目标提前到2026年，并引入到2030年占GDP 3%的新目标。同时，特拉斯还考虑将英国的增值税（VAT）削减5个百分点——从20%降至15%2. 如何解决生活成本危机特拉斯说，她将通过把钱放回人们的口袋来解决生活成本危机，比如通过扭转国民保险的上涨，同时要求英格兰银行采取更多措施来应对通货膨胀。3. 气候特拉斯履行到2050年实现净零排放的目标；暂停征收“绿色税”；审查关于水力压裂的禁令；建造更多的核电站和小型模块化核反应堆；启动一项新的英国野生动物调查，以了解哪些物种濒临灭绝，以更好保护野生动物和生物多样性。4. 脱欧尽管特拉斯在2016年公投中选择了留欧，但她表示会继续贯彻脱欧的政策。与此同时，她还负责修改《北爱尔兰议定书法案》，可能会推翻英国脱欧与欧盟之间的部分协议。5. 健康与社会保障特拉斯将致力于增加全科医生（GP）服务，以减少医院的压力。6. 教育特拉斯承诺给每个孩子“最好的成功机会”，无论他们的出身和背景如何。7. 对外政策在对外政策上，特拉斯在英国与俄罗斯、欧盟关系上的表态十分强硬。英伦投资客写在最后随着特拉斯当选新首相，英国也正式从“鲍时代”进入“特时代”。鲍里斯执政英国的三年，英国经历了脱欧、疫情、俄乌战争引发的能源物价上涨等大事件。展望未来，特拉斯接手的摊子也并不轻松，她要继续处理通胀和能源危机，解决脱欧遗留的北爱问题，在俄乌冲突上做出自己的表态...在面对这些危机时，希望这位“铁娘子”能够继续发扬她雷厉风行的行事风格，毕竟这既是她成为首相后的考验，也是保守党能否赢得下届大选的关键。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1282,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":267798,"gmtCreate":1536935872641,"gmtModify":1704773541712,"author":{"id":"65018468860254","authorId":"65018468860254","name":"小慈","avatar":"https://static.tigerbbs.com/950531d021b93aadf982e34e97c5af93","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"65018468860254","authorIdStr":"65018468860254"},"themes":[],"htmlText":"$蔚来汽车(NIO)$ 什么位置空合适呢","listText":"$蔚来汽车(NIO)$ 什么位置空合适呢","text":"$蔚来汽车(NIO)$ 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referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>值得一提的是，英国伊丽莎白女王登基70年之间，已经经历了14任首相，最早从1951年的首相丘吉尔算起，直到2019年的鲍里斯。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9f058469d715a21d181d065a10239a9d\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1140\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>最新上台的特拉斯，将成为女王任命的第15任首相。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9b1b86dd9076c68f6f32c85b65767db4\" tg-width=\"960\" tg-height=\"952\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>历时两个月、经过16万名保守党人挑剔眼光的检验，现年47岁的特拉斯已经成功入主唐宁街，成为英国历史上第三位女首相。</p><p>细数特拉斯的成长背景和从政经历，我们发现她的身上有很多有趣的矛盾点和高光之处：</p><ul><li><p>出生于英国一个白人左翼家庭，却阴差阳错地加入保守党，一直不被父亲理解。</p></li></ul><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ee1e7e315749a234e8385edf80ab1d59\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><ul><li><p>一路公立学校，最终考入被誉为“英国政治家摇篮”的牛津大学哲学、政治学和经济学（PPE）专业，为自己打开<a href=\"https://laohu8.com/S/600628\">新世界</a>的大门。</p></li></ul><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/77a997b819ed99cea368fe0ec062e993\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><ul><li><p>读书时因在戏剧表演中扮演英国前首相撒切尔夫人，将其视为自己的政治偶像，从政来一直以“铁娘子”风格著称，被英媒誉为保守党历史上又一位“撒切尔夫人”。</p></li></ul><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/23f870c39d3bd1f7872e732f41cf0a89\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"476\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><ul><li><p>自2010年当选国会议员以来，曾连续在三届内阁任职（卡梅伦、特蕾莎·梅和鲍里斯内阁），当过教育部长、司法部长、国际贸易大臣、外交大臣，蛰伏12年终于登上英国权力顶峰。</p></li></ul><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c3fbd0901def436e92f2e1356c3efce6\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"668\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>来自左翼白人家庭的保守党右翼成员</b></p><p>1975年，特拉斯出生于牛津一个英国白人左翼之家，并在4岁那年随家人搬到了苏格兰的Paisley。</p><p>特拉斯的父亲是大学讲师，母亲是护士、教师，也是英国反核武组织CND的支持者。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ee1e7e315749a234e8385edf80ab1d59\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>用特拉斯自己的话来说：“他们（父母）是纯粹的工党左派支持者。在我的成长过程中，我从未见过一个保守党人。”</b></p><p>和典型的工党父母一样，特拉斯的父母坚持把女儿送到Paisley当地一所<b>公立小学（state school）</b>以及利兹的<b>综合学校（comprehensive school）朗德黑学校</b>就读。</p><p><b>那么，到底发生了什么引发了如此极端的转变，让这个从小深受左翼思想影响的小女孩一路走到了保守党？</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2f0d9725ce9903b764fbb012042389d2\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"601\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>1983年，年仅8岁的特拉斯在学校的戏剧表演中<b>扮演英国前首相撒切尔夫人</b>，似乎从那时开始，保守党的政治信仰就开始在特拉斯的心中埋下了种子。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e3dd02e39c7c311d3a7a8a00d3dceb76\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b170d111d1ca87aa97481ca2198cfcc0\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在利兹读书的那段时间，特拉斯第一次接触到了右翼政党自由民主党，并参与了一系列游行示威活动。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/02c37db3ce59004aa5f266d0831005f9\" tg-width=\"634\" tg-height=\"276\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>1993年，从加拿大结束间隔年的特拉斯考入<b>牛津大学默顿学院</b>，攻读王牌专业<b>哲学、政治学和经济学（PPE）</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bae00e0e9752285ad796d20eba1fbe4c\" tg-width=\"634\" tg-height=\"793\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在学校期间，特拉斯积极参加政治活动，并担任自由民主党主席和青年学生联盟全国执行委员会成员。</p><p><b>在牛津大学自由的环境下，特拉斯彻底完成了政治转变，在1996年加入了保守党。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/882f617b78fbde43709fc458d7809986\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"944\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>谈及在牛津的那段日子，特拉斯说：<b>“我从来没有遇到过这样的人（本科生同学）。我一直反对让别人告诉我该做什么。在那段时间里，我逐渐转向了政治右翼，因为我意识到保守党的观点相当理智。”</b></p><p>特拉斯回忆称，父亲是在家里捡到一张寄给自己的明信片时发现自己加入了保守党的。面对女儿如此大的转变，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>的父亲显然不能接受。“他吓坏了...显然我没有告诉他。”</p><p>即使多年后，当特拉斯竞选议会席位时，务实的母亲前来帮忙时，她的父亲仍坚持留在家里修剪草坪。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c452e064664391fc831f50af782852db\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"682\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>政坛沉浮12年，终成英国第三位女首相</b></p><p>牛津毕业后，特拉斯先后进入<b>荷兰皇家壳牌（Shell）</b>担任商务经理，在<b>大东环球（Cable &amp; Wireless Worldwide）</b>任经济主管。</p><p>与此同时，特拉斯还是一名合格的<b>管理会计师</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/af6cdafedc0edd55ff0d86bf7f933bed\" tg-width=\"958\" tg-height=\"575\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>1997年，特拉斯与毕业于伦敦政经（LSE）计量经济学和数理经济学系的<b>Hugh O&#39;Leary</b>在保守党大会上相识，第一次约会是特拉斯主动邀请Hugh滑冰，Hugh还为此扭伤了脚踝。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8ceb9901d35cefe4eaac26100b4781c1\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"618\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>三年后（2000年），两人结婚，定居在伦敦东南部的格林威治，并生育了两个女儿——Frances和<a href=\"https://laohu8.com/S/LFG.AU\">Liberty</a>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b772ed24b82ed03339103f667ad593f9\" tg-width=\"699\" tg-height=\"600\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>他们的婚姻属于女主外、男主内，特拉斯在政坛拼搏的同时，Hugh在家里当家庭主夫。</p><p>Hugh在成为一名全职奶爸之前也是一名注册会计师，年收入在80万美元以上。</p><p>值得一提的是，一直在外打拼的特拉斯曾被曝出和已婚的保守党议员<b>Mark Field</b>发生<b>婚外情</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4369133429032c366e5f9da76031dd74\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"419\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>当时特拉斯初入政坛，二人的关系据说持续了大约18个月，直到2005年6月。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e2120b7b2c41eb4ff2f90fa31be28210\" tg-width=\"590\" tg-height=\"350\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2006年，《每日邮报》爆出这段丑闻，直接导致Mark Field与结婚12年的妻子离婚。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9249b79ee85044f757c0ab409f3aab36\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"694\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>但是，特拉斯和丈夫Hugh却坚持了下去，同年，特拉斯还在社交媒体上发布了一张与丈夫的合影，并配文：“我一生的挚爱。”</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bba601eababfdff7e1c6b812f50e3442\" tg-width=\"962\" tg-height=\"960\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>对于Hugh，特拉斯也在近期采访中特别感谢丈夫的支持，她表示：“每当我想在深夜讨论计量经济学或经济政策时，总会有人在场。”</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0d4e6bc883a1cf1c2165fc9e0a4a6105\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"677\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在能源和电信行业工作了几年后，特拉斯开始涉足政坛，但起初并不是很顺利。</p><p>2001年和2005年大选，特拉斯分别作为西约克郡选区Hemsworth和Calder Valley的保守党候选人参加角逐，两次均落败。</p><p>不过，这些挫败没有影响她的政治热情。2006年，特拉斯进入伦敦东南部Greenwich地方议会，两年后在一个中间偏右改革智囊团担任副主任。</p><p>然后，她被列入保守党领袖卡梅伦（David Cameron）的快速通道计划“A级候选人” 名单，最终于2010年当选Norfolk西南选区保守党国会议员。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/74a6ebb4385c73858021e06f31c483fa\" tg-width=\"800\" tg-height=\"688\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在议会期间，她与人合著了一本名为 《释放不列颠（Britannia Unchained）》的政论专著，建议取消国家监管，从而提高英国的国际地位。此举使她脱颖而出，成为自由市场经济政策的倡导者。</p><p>2012年，在成为国会议员两年多后，特拉斯被任命为教育部长，开始在政府部门的职业生涯。</p><p>此后，特拉斯在政坛上真正迎来了顺风顺水，先后担任议会副国务卿、司法大臣兼大法官、财政部首席秘书、妇女和平等事务国务大臣和国际贸易大臣。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ee35a813ecc577d16ce03b912ceef7f9\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1728\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>值得一提的是，特拉斯曾于2016至2017年出任司法大臣兼大法官，<b>是一千多年来英国首任女性大法官。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a88048292f565144528b3422f52d1145\" tg-width=\"800\" tg-height=\"450\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2021年9月15日，46岁的特拉斯被任命为外交大臣，成为<b>继工党Margaret Beckett后英国第二位女性外交大臣</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/407fdc358aec79ec5863b832523910c9\" tg-width=\"960\" tg-height=\"640\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>同时，她是此次保守党候选人中连续任职时间最长的内阁成员，经历了卡梅伦、梅姨和鲍里斯三任首相。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/448e293c03887eaa1f86102f4189eeef\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"720\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>对外态度强硬，英国新下一个“铁娘子”？</b></p><p>我们都知道，撒切尔夫人之所以赢得了“铁娘子”称号，主要是因为她在对外政策上的强硬态度，最著名的是赢得马岛战争。</p><p>巧的是，回顾特拉斯的从政经历不难发现，她也是在担任国际贸易大臣和外交大臣时期取得了不少政绩。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c167167ab026014310209a6e5de294f2\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"419\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>2019年，特拉斯调任国际贸易大臣，行事风格以积极进攻型为主，鼓励英国企业应该更积极地把握好脱欧之后带来的全球自由贸易新机遇。</b></p><p>在特拉斯担任国际贸易大臣期间，虽然英国尚未与美国谈妥自由贸易协定，但她成功游说拜登政府解除了一些特朗普政府时期对英国施加的单边制裁。</p><p>与此同时，特拉斯大力主张英国加快政经重心转移到印太的步伐，<b>并力主英国在2021年2月加入《跨<a href=\"https://laohu8.com/S/601099\">太平洋</a>伙伴全面进步协定（CPTPP）》。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/79464023572c939734da11d047ba2ea2\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"703\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>当时，特拉斯在接受英媒采访时说：“未来对英国产品而言，特别是亚太国家，那里是大市场，那里是不断增长的中产阶级市场，英国企业必须走出去并抓住这些机会。”</p><p><b>在担任国际贸易大臣不到两年的时间里，特拉斯已经代表英国与日本、澳大利亚两大印太经济体达成自由贸易协定，并开始与印度谈判自贸协定。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0f2ad8cb2e15a1c8e1cd90617d75aa97\" tg-width=\"960\" tg-height=\"640\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1d2ef8943e42dce5bd13b7aa7e77795a\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"607\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>事实上，特拉斯这种行事作风也一直延续到了外交大臣时期。</p><p>2021年9月16日，刚被任命为外相的特拉斯第一时间就对<b>美国、英国和澳大利亚三国签署的AUKUS安全协议</b>给予高度评价。</p><p>她在社交媒体上说，AUKUS是反映英国希望加强与印太地区关系的一大承诺。她还表示希望英国将与美国和澳大利亚一起共同努力维护印太地区的繁荣与安全。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c496480540c981613e2d69a135298503\" tg-width=\"881\" tg-height=\"1053\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>与此同时，她在英国与俄罗斯、欧盟关系上的表态十分强硬。</b></p><p><b>例如，特拉斯试图通过废除英国脱欧后《北爱尔兰协定》中的部分内容来解决涉及北爱尔兰的棘手问题，而这正是欧盟激烈批评的举动。</b></p><p><b>在俄乌冲突问题上，特拉斯也采取强硬路线，认为俄罗斯部队应该被彻底赶出乌克兰，并支持英国人前往乌克兰作战。</b></p><p><b>特拉斯当上首相后，会在英国推行什么政策？</b></p><p>最后，我们从<b>税收和开支、生活成本、气候、脱欧、健康与社会保障、教育和对外政策</b>这7个方面简单介绍下特拉斯的竞选政策。</p><p><b>换句话说，特拉斯当上首相后会推行什么政策？</b></p><p><b>下为BBC总结的特拉斯的政策👇🏻</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/db8ddfca24159d86fcc887951ecabf1b\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1091\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>1. 税收和开支</b></p><p>特拉斯承诺减少税收，让人们更容易在家照顾孩子或老人；取消在2023年将公司税从19%提高到25%的计划；并在全国各地创建新的“低税低监管区”，以促进创新；不会削减公共开支；将国防支出占GDP的2.5%的目标提前到2026年，并引入到2030年占GDP 3%的新目标。</p><p>同时，特拉斯还考虑将英国的增值税（VAT）削减5个百分点——从20%降至15%</p><p><b>2. 如何解决生活成本危机</b></p><p>特拉斯说，她将通过把钱放回人们的口袋来解决生活成本危机，比如通过扭转国民保险的上涨，同时要求英格兰银行采取更多措施来应对通货膨胀。</p><p><b>3. 气候</b></p><p><b>特拉斯</b></p><ul><li><p>履行到2050年实现净零排放的目标；</p></li><li><p>暂停征收“绿色税”；</p></li><li><p>审查关于水力压裂的禁令；</p></li><li><p>建造更多的核电站和小型模块化核反应堆；</p></li><li><p>启动一项新的英国野生动物调查，以了解哪些物种濒临灭绝，以更好保护野生动物和生物多样性。</p></li></ul><p><b>4. 脱欧</b></p><p>尽管特拉斯在2016年公投中选择了留欧，但她表示会继续贯彻脱欧的政策。与此同时，她还负责修改《北爱尔兰议定书法案》，可能会推翻英国脱欧与欧盟之间的部分协议。</p><p><b>5. 健康与社会保障</b></p><p>特拉斯将致力于增加全科医生（GP）服务，以减少医院的压力。</p><p><b>6. 教育</b></p><p>特拉斯承诺给每个孩子“最好的成功机会”，无论他们的出身和背景如何。</p><p><b>7. 对外政策</b></p><p>在对外政策上，特拉斯在英国与俄罗斯、欧盟关系上的表态十分强硬。</p><p><b>英伦投资客写在最后</b></p><p>随着特拉斯当选新首相，英国也正式从“鲍时代”进入“特时代”。</p><p>鲍里斯执政英国的三年，英国经历了脱欧、疫情、俄乌战争引发的能源物价上涨等大事件。</p><p>展望未来，特拉斯接手的摊子也并不轻松，她要继续处理通胀和能源危机，解决脱欧遗留的北爱问题，在俄乌冲突上做出自己的表态...</p><p>在面对这些危机时，希望这位“铁娘子”能够继续发扬她雷厉风行的行事风格，毕竟这既是她成为首相后的考验，也是保守党能否赢得下届大选的关键。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/36b182c29038e58a3814f5d5b3ac2429\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>特拉斯正式成为英国新首相！史上第三位“铁娘子”有何来头？</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; 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display: inline-block; overflow: hidden}\n.head .h-thumb { width: 30px; height: 30px; margin: 0; padding: 0; border-radius: 50%; float: left;}\n.head .h-content { margin: 0; padding: 0 0 0 9px; float: left;}\n.head .h-name {font-size: 13px; color: #eee; margin: 0;}\n.head .h-time {font-size: 11px; color: #7E829C; margin: 0;line-height: 11px;}\n.small {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.9); -webkit-transform: scale(0.9); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.smaller {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.8); -webkit-transform: scale(0.8); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.bt-text {font-size: 12px;margin: 1.5em 0 0 0}\n.bt-text p {margin: 0}\n</style>\n</head>\n<body>\n<div class=\"wrapper\">\n<header>\n<h2 class=\"title\">\n特拉斯正式成为英国新首相！史上第三位“铁娘子”有何来头？\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n<a class=\"head\" href=\"https://laohu8.com/wemedia/1099700104\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/a800fe709fbb42609d1cfed6b4099cb5);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">英伦投资客 </p>\n<p class=\"h-time\">2022-09-05 21:34</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>就在刚刚（2022年9月5日），英国首相投票结果正式出炉。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a1c0265da2a117d684a86b3161d73b6e\" tg-width=\"1026\" tg-height=\"1058\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>此前被舆论一致看好的大热门——<b>利兹·特拉斯（Liz Truss）</b>拿到81,326票，战胜获得60,399票的对手<b>里希·苏纳克（Rishi Sunak）</b>，成功当选新任英国首相。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6da31b15772b2f252679b45bdebc66ad\" tg-width=\"770\" tg-height=\"513\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>明天（9月6日），新首相特拉斯将和卸任的前首相鲍里斯一起前往苏格兰觐见女王，同时特拉斯也会公布全新的内阁成员名单。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4dafce3cc37a2c84c595d36c70b66e80\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"649\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>值得一提的是，英国伊丽莎白女王登基70年之间，已经经历了14任首相，最早从1951年的首相丘吉尔算起，直到2019年的鲍里斯。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9f058469d715a21d181d065a10239a9d\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1140\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>最新上台的特拉斯，将成为女王任命的第15任首相。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9b1b86dd9076c68f6f32c85b65767db4\" tg-width=\"960\" tg-height=\"952\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>历时两个月、经过16万名保守党人挑剔眼光的检验，现年47岁的特拉斯已经成功入主唐宁街，成为英国历史上第三位女首相。</p><p>细数特拉斯的成长背景和从政经历，我们发现她的身上有很多有趣的矛盾点和高光之处：</p><ul><li><p>出生于英国一个白人左翼家庭，却阴差阳错地加入保守党，一直不被父亲理解。</p></li></ul><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ee1e7e315749a234e8385edf80ab1d59\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><ul><li><p>一路公立学校，最终考入被誉为“英国政治家摇篮”的牛津大学哲学、政治学和经济学（PPE）专业，为自己打开<a href=\"https://laohu8.com/S/600628\">新世界</a>的大门。</p></li></ul><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/77a997b819ed99cea368fe0ec062e993\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><ul><li><p>读书时因在戏剧表演中扮演英国前首相撒切尔夫人，将其视为自己的政治偶像，从政来一直以“铁娘子”风格著称，被英媒誉为保守党历史上又一位“撒切尔夫人”。</p></li></ul><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/23f870c39d3bd1f7872e732f41cf0a89\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"476\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><ul><li><p>自2010年当选国会议员以来，曾连续在三届内阁任职（卡梅伦、特蕾莎·梅和鲍里斯内阁），当过教育部长、司法部长、国际贸易大臣、外交大臣，蛰伏12年终于登上英国权力顶峰。</p></li></ul><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c3fbd0901def436e92f2e1356c3efce6\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"668\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>来自左翼白人家庭的保守党右翼成员</b></p><p>1975年，特拉斯出生于牛津一个英国白人左翼之家，并在4岁那年随家人搬到了苏格兰的Paisley。</p><p>特拉斯的父亲是大学讲师，母亲是护士、教师，也是英国反核武组织CND的支持者。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ee1e7e315749a234e8385edf80ab1d59\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>用特拉斯自己的话来说：“他们（父母）是纯粹的工党左派支持者。在我的成长过程中，我从未见过一个保守党人。”</b></p><p>和典型的工党父母一样，特拉斯的父母坚持把女儿送到Paisley当地一所<b>公立小学（state school）</b>以及利兹的<b>综合学校（comprehensive school）朗德黑学校</b>就读。</p><p><b>那么，到底发生了什么引发了如此极端的转变，让这个从小深受左翼思想影响的小女孩一路走到了保守党？</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2f0d9725ce9903b764fbb012042389d2\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"601\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>1983年，年仅8岁的特拉斯在学校的戏剧表演中<b>扮演英国前首相撒切尔夫人</b>，似乎从那时开始，保守党的政治信仰就开始在特拉斯的心中埋下了种子。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e3dd02e39c7c311d3a7a8a00d3dceb76\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b170d111d1ca87aa97481ca2198cfcc0\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在利兹读书的那段时间，特拉斯第一次接触到了右翼政党自由民主党，并参与了一系列游行示威活动。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/02c37db3ce59004aa5f266d0831005f9\" tg-width=\"634\" tg-height=\"276\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>1993年，从加拿大结束间隔年的特拉斯考入<b>牛津大学默顿学院</b>，攻读王牌专业<b>哲学、政治学和经济学（PPE）</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bae00e0e9752285ad796d20eba1fbe4c\" tg-width=\"634\" tg-height=\"793\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在学校期间，特拉斯积极参加政治活动，并担任自由民主党主席和青年学生联盟全国执行委员会成员。</p><p><b>在牛津大学自由的环境下，特拉斯彻底完成了政治转变，在1996年加入了保守党。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/882f617b78fbde43709fc458d7809986\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"944\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>谈及在牛津的那段日子，特拉斯说：<b>“我从来没有遇到过这样的人（本科生同学）。我一直反对让别人告诉我该做什么。在那段时间里，我逐渐转向了政治右翼，因为我意识到保守党的观点相当理智。”</b></p><p>特拉斯回忆称，父亲是在家里捡到一张寄给自己的明信片时发现自己加入了保守党的。面对女儿如此大的转变，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>的父亲显然不能接受。“他吓坏了...显然我没有告诉他。”</p><p>即使多年后，当特拉斯竞选议会席位时，务实的母亲前来帮忙时，她的父亲仍坚持留在家里修剪草坪。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c452e064664391fc831f50af782852db\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"682\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>政坛沉浮12年，终成英国第三位女首相</b></p><p>牛津毕业后，特拉斯先后进入<b>荷兰皇家壳牌（Shell）</b>担任商务经理，在<b>大东环球（Cable &amp; Wireless Worldwide）</b>任经济主管。</p><p>与此同时，特拉斯还是一名合格的<b>管理会计师</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/af6cdafedc0edd55ff0d86bf7f933bed\" tg-width=\"958\" tg-height=\"575\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>1997年，特拉斯与毕业于伦敦政经（LSE）计量经济学和数理经济学系的<b>Hugh O&#39;Leary</b>在保守党大会上相识，第一次约会是特拉斯主动邀请Hugh滑冰，Hugh还为此扭伤了脚踝。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8ceb9901d35cefe4eaac26100b4781c1\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"618\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>三年后（2000年），两人结婚，定居在伦敦东南部的格林威治，并生育了两个女儿——Frances和<a href=\"https://laohu8.com/S/LFG.AU\">Liberty</a>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b772ed24b82ed03339103f667ad593f9\" tg-width=\"699\" tg-height=\"600\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>他们的婚姻属于女主外、男主内，特拉斯在政坛拼搏的同时，Hugh在家里当家庭主夫。</p><p>Hugh在成为一名全职奶爸之前也是一名注册会计师，年收入在80万美元以上。</p><p>值得一提的是，一直在外打拼的特拉斯曾被曝出和已婚的保守党议员<b>Mark Field</b>发生<b>婚外情</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4369133429032c366e5f9da76031dd74\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"419\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>当时特拉斯初入政坛，二人的关系据说持续了大约18个月，直到2005年6月。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e2120b7b2c41eb4ff2f90fa31be28210\" tg-width=\"590\" tg-height=\"350\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2006年，《每日邮报》爆出这段丑闻，直接导致Mark Field与结婚12年的妻子离婚。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9249b79ee85044f757c0ab409f3aab36\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"694\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>但是，特拉斯和丈夫Hugh却坚持了下去，同年，特拉斯还在社交媒体上发布了一张与丈夫的合影，并配文：“我一生的挚爱。”</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bba601eababfdff7e1c6b812f50e3442\" tg-width=\"962\" tg-height=\"960\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>对于Hugh，特拉斯也在近期采访中特别感谢丈夫的支持，她表示：“每当我想在深夜讨论计量经济学或经济政策时，总会有人在场。”</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0d4e6bc883a1cf1c2165fc9e0a4a6105\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"677\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在能源和电信行业工作了几年后，特拉斯开始涉足政坛，但起初并不是很顺利。</p><p>2001年和2005年大选，特拉斯分别作为西约克郡选区Hemsworth和Calder Valley的保守党候选人参加角逐，两次均落败。</p><p>不过，这些挫败没有影响她的政治热情。2006年，特拉斯进入伦敦东南部Greenwich地方议会，两年后在一个中间偏右改革智囊团担任副主任。</p><p>然后，她被列入保守党领袖卡梅伦（David Cameron）的快速通道计划“A级候选人” 名单，最终于2010年当选Norfolk西南选区保守党国会议员。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/74a6ebb4385c73858021e06f31c483fa\" tg-width=\"800\" tg-height=\"688\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在议会期间，她与人合著了一本名为 《释放不列颠（Britannia Unchained）》的政论专著，建议取消国家监管，从而提高英国的国际地位。此举使她脱颖而出，成为自由市场经济政策的倡导者。</p><p>2012年，在成为国会议员两年多后，特拉斯被任命为教育部长，开始在政府部门的职业生涯。</p><p>此后，特拉斯在政坛上真正迎来了顺风顺水，先后担任议会副国务卿、司法大臣兼大法官、财政部首席秘书、妇女和平等事务国务大臣和国际贸易大臣。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ee35a813ecc577d16ce03b912ceef7f9\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1728\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>值得一提的是，特拉斯曾于2016至2017年出任司法大臣兼大法官，<b>是一千多年来英国首任女性大法官。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a88048292f565144528b3422f52d1145\" tg-width=\"800\" tg-height=\"450\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2021年9月15日，46岁的特拉斯被任命为外交大臣，成为<b>继工党Margaret Beckett后英国第二位女性外交大臣</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/407fdc358aec79ec5863b832523910c9\" tg-width=\"960\" tg-height=\"640\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>同时，她是此次保守党候选人中连续任职时间最长的内阁成员，经历了卡梅伦、梅姨和鲍里斯三任首相。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/448e293c03887eaa1f86102f4189eeef\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"720\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>对外态度强硬，英国新下一个“铁娘子”？</b></p><p>我们都知道，撒切尔夫人之所以赢得了“铁娘子”称号，主要是因为她在对外政策上的强硬态度，最著名的是赢得马岛战争。</p><p>巧的是，回顾特拉斯的从政经历不难发现，她也是在担任国际贸易大臣和外交大臣时期取得了不少政绩。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c167167ab026014310209a6e5de294f2\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"419\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>2019年，特拉斯调任国际贸易大臣，行事风格以积极进攻型为主，鼓励英国企业应该更积极地把握好脱欧之后带来的全球自由贸易新机遇。</b></p><p>在特拉斯担任国际贸易大臣期间，虽然英国尚未与美国谈妥自由贸易协定，但她成功游说拜登政府解除了一些特朗普政府时期对英国施加的单边制裁。</p><p>与此同时，特拉斯大力主张英国加快政经重心转移到印太的步伐，<b>并力主英国在2021年2月加入《跨<a href=\"https://laohu8.com/S/601099\">太平洋</a>伙伴全面进步协定（CPTPP）》。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/79464023572c939734da11d047ba2ea2\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"703\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>当时，特拉斯在接受英媒采访时说：“未来对英国产品而言，特别是亚太国家，那里是大市场，那里是不断增长的中产阶级市场，英国企业必须走出去并抓住这些机会。”</p><p><b>在担任国际贸易大臣不到两年的时间里，特拉斯已经代表英国与日本、澳大利亚两大印太经济体达成自由贸易协定，并开始与印度谈判自贸协定。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0f2ad8cb2e15a1c8e1cd90617d75aa97\" tg-width=\"960\" tg-height=\"640\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1d2ef8943e42dce5bd13b7aa7e77795a\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"607\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>事实上，特拉斯这种行事作风也一直延续到了外交大臣时期。</p><p>2021年9月16日，刚被任命为外相的特拉斯第一时间就对<b>美国、英国和澳大利亚三国签署的AUKUS安全协议</b>给予高度评价。</p><p>她在社交媒体上说，AUKUS是反映英国希望加强与印太地区关系的一大承诺。她还表示希望英国将与美国和澳大利亚一起共同努力维护印太地区的繁荣与安全。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c496480540c981613e2d69a135298503\" tg-width=\"881\" tg-height=\"1053\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>与此同时，她在英国与俄罗斯、欧盟关系上的表态十分强硬。</b></p><p><b>例如，特拉斯试图通过废除英国脱欧后《北爱尔兰协定》中的部分内容来解决涉及北爱尔兰的棘手问题，而这正是欧盟激烈批评的举动。</b></p><p><b>在俄乌冲突问题上，特拉斯也采取强硬路线，认为俄罗斯部队应该被彻底赶出乌克兰，并支持英国人前往乌克兰作战。</b></p><p><b>特拉斯当上首相后，会在英国推行什么政策？</b></p><p>最后，我们从<b>税收和开支、生活成本、气候、脱欧、健康与社会保障、教育和对外政策</b>这7个方面简单介绍下特拉斯的竞选政策。</p><p><b>换句话说，特拉斯当上首相后会推行什么政策？</b></p><p><b>下为BBC总结的特拉斯的政策👇🏻</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/db8ddfca24159d86fcc887951ecabf1b\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1091\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>1. 税收和开支</b></p><p>特拉斯承诺减少税收，让人们更容易在家照顾孩子或老人；取消在2023年将公司税从19%提高到25%的计划；并在全国各地创建新的“低税低监管区”，以促进创新；不会削减公共开支；将国防支出占GDP的2.5%的目标提前到2026年，并引入到2030年占GDP 3%的新目标。</p><p>同时，特拉斯还考虑将英国的增值税（VAT）削减5个百分点——从20%降至15%</p><p><b>2. 如何解决生活成本危机</b></p><p>特拉斯说，她将通过把钱放回人们的口袋来解决生活成本危机，比如通过扭转国民保险的上涨，同时要求英格兰银行采取更多措施来应对通货膨胀。</p><p><b>3. 气候</b></p><p><b>特拉斯</b></p><ul><li><p>履行到2050年实现净零排放的目标；</p></li><li><p>暂停征收“绿色税”；</p></li><li><p>审查关于水力压裂的禁令；</p></li><li><p>建造更多的核电站和小型模块化核反应堆；</p></li><li><p>启动一项新的英国野生动物调查，以了解哪些物种濒临灭绝，以更好保护野生动物和生物多样性。</p></li></ul><p><b>4. 脱欧</b></p><p>尽管特拉斯在2016年公投中选择了留欧，但她表示会继续贯彻脱欧的政策。与此同时，她还负责修改《北爱尔兰议定书法案》，可能会推翻英国脱欧与欧盟之间的部分协议。</p><p><b>5. 健康与社会保障</b></p><p>特拉斯将致力于增加全科医生（GP）服务，以减少医院的压力。</p><p><b>6. 教育</b></p><p>特拉斯承诺给每个孩子“最好的成功机会”，无论他们的出身和背景如何。</p><p><b>7. 对外政策</b></p><p>在对外政策上，特拉斯在英国与俄罗斯、欧盟关系上的表态十分强硬。</p><p><b>英伦投资客写在最后</b></p><p>随着特拉斯当选新首相，英国也正式从“鲍时代”进入“特时代”。</p><p>鲍里斯执政英国的三年，英国经历了脱欧、疫情、俄乌战争引发的能源物价上涨等大事件。</p><p>展望未来，特拉斯接手的摊子也并不轻松，她要继续处理通胀和能源危机，解决脱欧遗留的北爱问题，在俄乌冲突上做出自己的表态...</p><p>在面对这些危机时，希望这位“铁娘子”能够继续发扬她雷厉风行的行事风格，毕竟这既是她成为首相后的考验，也是保守党能否赢得下届大选的关键。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/36b182c29038e58a3814f5d5b3ac2429\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"675\" 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Sunak），成功当选新任英国首相。明天（9月6日），新首相特拉斯将和卸任的前首相鲍里斯一起前往苏格兰觐见女王，同时特拉斯也会公布全新的内阁成员名单。值得一提的是，英国伊丽莎白女王登基70年之间，已经经历了14任首相，最早从1951年的首相丘吉尔算起，直到2019年的鲍里斯。最新上台的特拉斯，将成为女王任命的第15任首相。历时两个月、经过16万名保守党人挑剔眼光的检验，现年47岁的特拉斯已经成功入主唐宁街，成为英国历史上第三位女首相。细数特拉斯的成长背景和从政经历，我们发现她的身上有很多有趣的矛盾点和高光之处：出生于英国一个白人左翼家庭，却阴差阳错地加入保守党，一直不被父亲理解。一路公立学校，最终考入被誉为“英国政治家摇篮”的牛津大学哲学、政治学和经济学（PPE）专业，为自己打开新世界的大门。读书时因在戏剧表演中扮演英国前首相撒切尔夫人，将其视为自己的政治偶像，从政来一直以“铁娘子”风格著称，被英媒誉为保守党历史上又一位“撒切尔夫人”。自2010年当选国会议员以来，曾连续在三届内阁任职（卡梅伦、特蕾莎·梅和鲍里斯内阁），当过教育部长、司法部长、国际贸易大臣、外交大臣，蛰伏12年终于登上英国权力顶峰。来自左翼白人家庭的保守党右翼成员1975年，特拉斯出生于牛津一个英国白人左翼之家，并在4岁那年随家人搬到了苏格兰的Paisley。特拉斯的父亲是大学讲师，母亲是护士、教师，也是英国反核武组织CND的支持者。用特拉斯自己的话来说：“他们（父母）是纯粹的工党左派支持者。在我的成长过程中，我从未见过一个保守党人。”和典型的工党父母一样，特拉斯的父母坚持把女儿送到Paisley当地一所公立小学（state school）以及利兹的综合学校（comprehensive school）朗德黑学校就读。那么，到底发生了什么引发了如此极端的转变，让这个从小深受左翼思想影响的小女孩一路走到了保守党？1983年，年仅8岁的特拉斯在学校的戏剧表演中扮演英国前首相撒切尔夫人，似乎从那时开始，保守党的政治信仰就开始在特拉斯的心中埋下了种子。在利兹读书的那段时间，特拉斯第一次接触到了右翼政党自由民主党，并参与了一系列游行示威活动。1993年，从加拿大结束间隔年的特拉斯考入牛津大学默顿学院，攻读王牌专业哲学、政治学和经济学（PPE）。在学校期间，特拉斯积极参加政治活动，并担任自由民主党主席和青年学生联盟全国执行委员会成员。在牛津大学自由的环境下，特拉斯彻底完成了政治转变，在1996年加入了保守党。谈及在牛津的那段日子，特拉斯说：“我从来没有遇到过这样的人（本科生同学）。我一直反对让别人告诉我该做什么。在那段时间里，我逐渐转向了政治右翼，因为我意识到保守党的观点相当理智。”特拉斯回忆称，父亲是在家里捡到一张寄给自己的明信片时发现自己加入了保守党的。面对女儿如此大的转变，特斯拉的父亲显然不能接受。“他吓坏了...显然我没有告诉他。”即使多年后，当特拉斯竞选议会席位时，务实的母亲前来帮忙时，她的父亲仍坚持留在家里修剪草坪。政坛沉浮12年，终成英国第三位女首相牛津毕业后，特拉斯先后进入荷兰皇家壳牌（Shell）担任商务经理，在大东环球（Cable & Wireless Worldwide）任经济主管。与此同时，特拉斯还是一名合格的管理会计师。1997年，特拉斯与毕业于伦敦政经（LSE）计量经济学和数理经济学系的Hugh O'Leary在保守党大会上相识，第一次约会是特拉斯主动邀请Hugh滑冰，Hugh还为此扭伤了脚踝。三年后（2000年），两人结婚，定居在伦敦东南部的格林威治，并生育了两个女儿——Frances和Liberty。他们的婚姻属于女主外、男主内，特拉斯在政坛拼搏的同时，Hugh在家里当家庭主夫。Hugh在成为一名全职奶爸之前也是一名注册会计师，年收入在80万美元以上。值得一提的是，一直在外打拼的特拉斯曾被曝出和已婚的保守党议员Mark Field发生婚外情。当时特拉斯初入政坛，二人的关系据说持续了大约18个月，直到2005年6月。2006年，《每日邮报》爆出这段丑闻，直接导致Mark Field与结婚12年的妻子离婚。但是，特拉斯和丈夫Hugh却坚持了下去，同年，特拉斯还在社交媒体上发布了一张与丈夫的合影，并配文：“我一生的挚爱。”对于Hugh，特拉斯也在近期采访中特别感谢丈夫的支持，她表示：“每当我想在深夜讨论计量经济学或经济政策时，总会有人在场。”在能源和电信行业工作了几年后，特拉斯开始涉足政坛，但起初并不是很顺利。2001年和2005年大选，特拉斯分别作为西约克郡选区Hemsworth和Calder Valley的保守党候选人参加角逐，两次均落败。不过，这些挫败没有影响她的政治热情。2006年，特拉斯进入伦敦东南部Greenwich地方议会，两年后在一个中间偏右改革智囊团担任副主任。然后，她被列入保守党领袖卡梅伦（David Cameron）的快速通道计划“A级候选人” 名单，最终于2010年当选Norfolk西南选区保守党国会议员。在议会期间，她与人合著了一本名为 《释放不列颠（Britannia Unchained）》的政论专著，建议取消国家监管，从而提高英国的国际地位。此举使她脱颖而出，成为自由市场经济政策的倡导者。2012年，在成为国会议员两年多后，特拉斯被任命为教育部长，开始在政府部门的职业生涯。此后，特拉斯在政坛上真正迎来了顺风顺水，先后担任议会副国务卿、司法大臣兼大法官、财政部首席秘书、妇女和平等事务国务大臣和国际贸易大臣。值得一提的是，特拉斯曾于2016至2017年出任司法大臣兼大法官，是一千多年来英国首任女性大法官。2021年9月15日，46岁的特拉斯被任命为外交大臣，成为继工党Margaret Beckett后英国第二位女性外交大臣。同时，她是此次保守党候选人中连续任职时间最长的内阁成员，经历了卡梅伦、梅姨和鲍里斯三任首相。对外态度强硬，英国新下一个“铁娘子”？我们都知道，撒切尔夫人之所以赢得了“铁娘子”称号，主要是因为她在对外政策上的强硬态度，最著名的是赢得马岛战争。巧的是，回顾特拉斯的从政经历不难发现，她也是在担任国际贸易大臣和外交大臣时期取得了不少政绩。2019年，特拉斯调任国际贸易大臣，行事风格以积极进攻型为主，鼓励英国企业应该更积极地把握好脱欧之后带来的全球自由贸易新机遇。在特拉斯担任国际贸易大臣期间，虽然英国尚未与美国谈妥自由贸易协定，但她成功游说拜登政府解除了一些特朗普政府时期对英国施加的单边制裁。与此同时，特拉斯大力主张英国加快政经重心转移到印太的步伐，并力主英国在2021年2月加入《跨太平洋伙伴全面进步协定（CPTPP）》。当时，特拉斯在接受英媒采访时说：“未来对英国产品而言，特别是亚太国家，那里是大市场，那里是不断增长的中产阶级市场，英国企业必须走出去并抓住这些机会。”在担任国际贸易大臣不到两年的时间里，特拉斯已经代表英国与日本、澳大利亚两大印太经济体达成自由贸易协定，并开始与印度谈判自贸协定。事实上，特拉斯这种行事作风也一直延续到了外交大臣时期。2021年9月16日，刚被任命为外相的特拉斯第一时间就对美国、英国和澳大利亚三国签署的AUKUS安全协议给予高度评价。她在社交媒体上说，AUKUS是反映英国希望加强与印太地区关系的一大承诺。她还表示希望英国将与美国和澳大利亚一起共同努力维护印太地区的繁荣与安全。与此同时，她在英国与俄罗斯、欧盟关系上的表态十分强硬。例如，特拉斯试图通过废除英国脱欧后《北爱尔兰协定》中的部分内容来解决涉及北爱尔兰的棘手问题，而这正是欧盟激烈批评的举动。在俄乌冲突问题上，特拉斯也采取强硬路线，认为俄罗斯部队应该被彻底赶出乌克兰，并支持英国人前往乌克兰作战。特拉斯当上首相后，会在英国推行什么政策？最后，我们从税收和开支、生活成本、气候、脱欧、健康与社会保障、教育和对外政策这7个方面简单介绍下特拉斯的竞选政策。换句话说，特拉斯当上首相后会推行什么政策？下为BBC总结的特拉斯的政策👇🏻1. 税收和开支特拉斯承诺减少税收，让人们更容易在家照顾孩子或老人；取消在2023年将公司税从19%提高到25%的计划；并在全国各地创建新的“低税低监管区”，以促进创新；不会削减公共开支；将国防支出占GDP的2.5%的目标提前到2026年，并引入到2030年占GDP 3%的新目标。同时，特拉斯还考虑将英国的增值税（VAT）削减5个百分点——从20%降至15%2. 如何解决生活成本危机特拉斯说，她将通过把钱放回人们的口袋来解决生活成本危机，比如通过扭转国民保险的上涨，同时要求英格兰银行采取更多措施来应对通货膨胀。3. 气候特拉斯履行到2050年实现净零排放的目标；暂停征收“绿色税”；审查关于水力压裂的禁令；建造更多的核电站和小型模块化核反应堆；启动一项新的英国野生动物调查，以了解哪些物种濒临灭绝，以更好保护野生动物和生物多样性。4. 脱欧尽管特拉斯在2016年公投中选择了留欧，但她表示会继续贯彻脱欧的政策。与此同时，她还负责修改《北爱尔兰议定书法案》，可能会推翻英国脱欧与欧盟之间的部分协议。5. 健康与社会保障特拉斯将致力于增加全科医生（GP）服务，以减少医院的压力。6. 教育特拉斯承诺给每个孩子“最好的成功机会”，无论他们的出身和背景如何。7. 对外政策在对外政策上，特拉斯在英国与俄罗斯、欧盟关系上的表态十分强硬。英伦投资客写在最后随着特拉斯当选新首相，英国也正式从“鲍时代”进入“特时代”。鲍里斯执政英国的三年，英国经历了脱欧、疫情、俄乌战争引发的能源物价上涨等大事件。展望未来，特拉斯接手的摊子也并不轻松，她要继续处理通胀和能源危机，解决脱欧遗留的北爱问题，在俄乌冲突上做出自己的表态...在面对这些危机时，希望这位“铁娘子”能够继续发扬她雷厉风行的行事风格，毕竟这既是她成为首相后的考验，也是保守党能否赢得下届大选的关键。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1282,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":227394919055544,"gmtCreate":1696524434587,"gmtModify":1696524436841,"author":{"id":"65018468860254","authorId":"65018468860254","name":"小慈","avatar":"https://static.tigerbbs.com/950531d021b93aadf982e34e97c5af93","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"authorIdStr":"65018468860254","idStr":"65018468860254"},"themes":[],"htmlText":"这么热闹","listText":"这么热闹","text":"这么热闹","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/227394919055544","repostId":"1115854198","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":796,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":659370627,"gmtCreate":1679806976269,"gmtModify":1679807021655,"author":{"id":"65018468860254","authorId":"65018468860254","name":"小慈","avatar":"https://static.tigerbbs.com/950531d021b93aadf982e34e97c5af93","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"authorIdStr":"65018468860254","idStr":"65018468860254"},"themes":[],"htmlText":"加班赶一赶，很快可以超过了嘛","listText":"加班赶一赶，很快可以超过了嘛","text":"加班赶一赶，很快可以超过了嘛","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/659370627","repostId":"2322765761","repostType":4,"repost":{"id":"2322765761","pubTimestamp":1679789657,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2322765761?lang=&edition=full","pubTime":"2023-03-26 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天这个说法我也没有听说过。百度做人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>十几年了，我们做语言大模型也有几年的时间，就是从 2019 年文心 1.0 版本发布到现在也有近 4 年的时间，这期间文心 1.0、2.0、3.0 都发布了。去年 11 月 30 号 ChatGPT 发布，我们去试了一下，确实有惊艳的感觉，觉得比以前的大模型，尤其是在内容生成方面有很大的跃进。从那时候开始，内部确实压力比以前更大。</p><p>中国这个产业环境里，我接触到的很多人其实都在问“百度有吗？你们要不要做一个这个东西？”，我们因为这些年一直在做语言大模型，确实也很重视，从 2019 年到现在，包括我个人也花了不少时间跟团队去讨论这个大模型到底会向什么方向发展，会有什么样的应用，到底有多大潜力，我们应该投多少资源等。但是到最后其实有点被舆论裹挟着，越来越觉得我们需要尽快推出一个对标 ChatGPT 的大语言模型。</p><p>内部在发布之前两个月里，工作压力是蛮大的，大家日夜奋战，有很强的危机感。刚刚做出来的时候，内部评测确实不行，虽然提升速度很快，但是不确定什么时候可以发布。整个过程我们也不断地在内部讨论到底什么时候可以发布。我当时是拍了个板，说 3 月份一定要发。团队没有那么有信心，担心 3 月份做不出来。我就说即使那个时候做不出来，我们再去跟公众解释说，我们稍微 delay 了一点，我觉得也 OK。但我们现在就要说出去，3 月份就要发。</p><p>我这样做确实是有意的，给团队一些压力，让他们能够动作更快一点，提升的速度更快一点。</p><p>一开始我们公布 3 月份要发的时候，团队的理解是 3 月 31 号发（笑）。后来我跟他们讲，3 月 17 号我要去参加亚布力论坛。那个时候文心一言的事儿已经满城风雨，关注度非常高，如果到时候文心依然没有发，我. 其实我不知道该说什么了，别人关注的都是这个事，我去讲点别的，人家觉得肯定你很虚伪。</p><p>甚至包括一些很好的朋友、一些领导，他要问这个东西的话，你什么都不说是不行的，说一些保密的东西也不合适，我们是上市公司，投资人也很关心，跟一部分人说不跟另外一部分人说，就是选择性披露，这是不行的，所以 2 月底的时候我就说 3 月 16 号邀请内测好了。确实到最后这个阶段有一点赶，但 3 月 16 号的时候我对文心一言已经达到的水准还是比较满意的。</p><p><b>骆铁航：3 月 16 号文心一言大模型邀请内测，前两天<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a> Bard 也开始公开做测试，Robin 本人、团队 都会强调百度是全球大厂里第一个上内测生成式 AI 大模型的公司。OpenAI 名义算是创业公司，受到很多人的关注和肯定，但大家对于大厂创新做类似产品就不是很包容，谷歌之前遭遇批评，百度也遭遇了一些批评，您怎么看待大厂成功或者第一个内测大模型的意义，为什么这个事情对于百度是重要的，以及大厂在这里有哪些优势？</b></p><p><b>李彦宏：</b>文心一言发布之后遇到了一些批评的声音，算是我预料之中。我在发布会至少说过三遍，<b>文心一言还不完美。</b></p><p>选择现在这个时间发布，最主要的原因是市场需求旺盛。ChatGPT 刚发布的时候也遇到很多批评，所谓“一本正经胡说八道”，很多人觉得无法接受。我记得程序员社区 Stack OverFlow 明确禁止在社区发布通过 ChatGPT 生成的内容，因为 ChatGPT 错误率太高了，很容易误导用户。所以文心一言不管什么时候发出来，都不可能是完美的，只有发出来之后才有机会更快地去迭代，去提升。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c1cdf7b171a2a8ee537ba602fb36c775\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"1024\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>但是不管是着急发也好，百度作为全球大厂中第一个发布也好，我还是觉得很骄傲，因为市场需求太旺盛了，无数的人——过去不怎么联系或者行业跟我隔得很远的人现在都在问，我们怎么能跟百度合作，怎么尽早试用。客户把需求提给我们之后，我们有针对性地进行优化和迭代，很快就可以变得非常有用。对我们来说如果客户不愿意为这个付费，这个产品或者技术对我们也没有什么价值，客户如果愿意付费的话，无论多不完美，它自己就证明了价值，所以我觉得市场需求这么旺盛情况下，谁先做出来还是意义非常大的。</p><p>其他的大厂包括美国的 Google、Facebook、Amazon 都没有发出来，我觉得有两种原因，一个是他们之前没有那么重视这件事，生成式 AI 和过去搜索引擎常用的判别式 AI 是不太一样的，使用的算法、理念甚至是评判质量好坏的标准都不太一样。不是大厂之前很重视的方向，等到 ChatGPT 出来之后，再发力也是需要时间的，不是一时半会儿能够做得跟 OpenAI 一样好。</p><p>如果作为一个大厂第二个做出来，会像谷歌在美国的遭遇一样，其实谷歌的人工智能技术我觉得基础是非常好的，这么多年 AI 上花的钱应该可能不输于任何一个全球高科技公司。在这种情况下如果出来的东西还是有瑕疵的，明显不如一个创业公司的话，压力是很大的。作为市场上第二个出来，公众、客户、媒体对你的要求完全不一样了，从这个意义讲我也认为第一个出来非常重要。</p><h2><b>02 一边炼丹，一边发电</b></h2><p><b>张鹏：拿今天的文心一言和已经经过几个月数据飞轮循环的 ChatGPT 跨时空比有些不公平的，但对公众来讲，大家还是很期望有一个比较能够理解的对标，如果让你定义，今天的文心一言相当于什么时候的 ChatGPT，甚至在技术上是多少分？有没有一个比较具象的对标？</b></p><p><b>李彦宏：</b>文心一言发布之后，我看到网上有各种各样的评测、对比，都是在拿文心一言跟最先进的大模型做对比。不仅会对比 ChatGPT 3.5 版本，也会对比 GPT-4 版本。文心一言发布的多模的东西，用文字生成图片，我也看好多人拿这个功能去跟 Midjourney 对比。用户会在任何一个方向上，用市面上最先进的产品跟百度文心一言进行比对。</p><p>其实我觉得也无所谓公平不公平，大家这么关注，对你有这么高期望，是我不断提升的动力。我也不断在讲文心一言不够完美，事实上如果全面来评测的话，文心一言确实也不如现在最好的 ChatGPT 版本，但是差距不是很大。所谓不是很大，可能就是一两个月的差别。</p><p>大约就是两个月之前，我们内部做过一次评测，用文心一言跟当时的 ChatGPT 做对比，我们大约落后那个时候的 ChatGPT 40 分左右，我们分析那些落后于他的地方，感觉差不多用一个多月时间就可以把这些问题解决。过一个月之后解决的差不多了，再去评测一下 ChatGPT 和文心一言，发现我们不仅没有赶上 ChatGPT，反而差距拉大到 70 分了。当时团队也很焦虑，为什么我们做了半天反而越来越不如人家了？</p><p><b>张鹏：为什么？是数据原因还是其他原因？</b></p><p><b>李彦宏：</b>就是 ChatGPT 本身也在不断升级，它的能力也在快速提升，那一个月的时间，文心一言可能提升速度不慢，但 ChatGPT 可能中间有一次大升级，导致能力有一次质的飞跃。再仔细分析差距之后，觉得说再给一个月还能够追的七七八八。</p><p>按照团队现在的分析，我们水平差不多是 ChatGPT 今年 1 月份的水平。但是大家早就忘了 1 月份它是什么样子，今天大家已经习惯 GPT-4，GPT-4 的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术，所以我觉得没关系，比就比，对我来说，只要自己提升足够快，是能够把过去做不到的东西一步步做到，尤其有越来越多的用户给我们反馈的时候，我还是逐渐看到不少亮点，不少我们已经做得比现在的 ChatGPT 要好的方向，当然，也有更多方向不如它，但我觉得假以时日我们都是可以弥补的。</p><p><b>蒋涛：无论 ChatGPT 还是背后的<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>，包括文心一言的内测，我觉得内测是很重要的分水岭，内测后就进入到新的阶段。内测前可能被市场&#34;裹挟&#34;，毕竟有对方先做东西，内测之后，更多人用，产品提升更快。接下来作为中国的大语言模型产品，和对方去竞争，是不是可以不用继续被&#34;裹挟&#34;？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得“裹胁”不见得是坏事，当时如果没有外部压力，我们可能不会这么快推出这样水平的产品；而上线之后我也不觉得不再会被“裹胁”，恰恰相反，每天收到的用户反馈比以前多很多很多倍，反馈当中 1/3 说好的，2/3 是说不好的，不好的反馈实际上也是一种压力，每天看到的都是各种各样的问题，遇到问题，去解决问题，这就是创新的过程，自然而然会让我们迭代的速度越来越快。</p><p>这种东西你把它说成裹胁也可以，但我更希望说成反馈，我一直认为所有的创新都是靠反馈驱动的，有反馈就可以不断去创新，反馈越多创新速度越快，没有反馈就天天憋在屋里自己干，其实是没有出路的。</p><p><b>蒋涛：作为中国大语言模型和美国大语言模型相比，路线上未来会有区分吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>会有一些不一样，中国有自己特色的语言和文化，文心一言有些地方做的比 ChatGPT 好，比如贴吧里边那些梗，你去问文心一言，基本上都能回答对，97%、98% 的准确率，ChatGPT 会是 30% 左右的准确率，可能是因为它在这方面的训练语料少一些，百度在这方面多一些。</p><p>再举个例子，白话文翻译成文言文，或者把文言文翻译成白话文，这个也是我们擅长的。再往后我们的客户要求做定向调优，他的数据进来之后，就能够在客户的领域做得更加精细化，更高的准确率。因为有些场景不能够容忍这么高的错误率，所以我们一定会解决那些问题。时间长了之后，还会觉得这两个大模型会有比较多的不同之处，虽然基础技术比较类似。</p><p><b>张鹏：据说百度在通用大模型上做了一些知识增强，等于做了一些额外加强，这也是百度在大模型上面的一种创新。不知道百度的通用大模型是一个什么量级的参数？也是千亿量级数据的训练过程吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>肯定是千亿量级，这是一个门槛，如果不过千亿就不会出现智能涌现，这是过去实验都证明过的。但是具体是多少参数，公布意义不大，过了千亿之后，也不是万亿量级参数一定比千亿效果要好。GPT-4 出来之前，我看好多媒体猜测是万亿量级参数，十万亿量级，方向就错了。它不是靠提升参数规模，是在其他方面进行提升的。</p><p><b>张鹏：现在外界很多人推演说未来大模型的赛道要把技术越练越好，可能需要百亿美金以上的持续投入。我比较好奇，在你的视角来看，这是不是必然投入的量级，有没有其他选择？百度要继续“炼丹”还是率先把它应用在百度的业务形态中。我们能够想到的搜索、小度，其实都有很大的想象空间，不知道百度怎么看未来的投入和策略？</b></p><p><b>李彦宏：</b>资金投入是肯定的，而且会越来越大。比如目前 OpenAI 百亿美金的投入量级。但是只要有竞争的话，一定会投入增大。所以，未来是百亿美金，还是千亿美金没有人知道。我们只知道随着这些投入，技术进步会越来越快，在各个行业、各个场景商用普及程度也会越来越快。</p><p>投入只是硬币的一面，硬币的另一面是收益，因为大模型确实有用，是在我们能够想到的各行各业、各种场景都有用。所以，发展大模型不仅仅意味着投入，也意味着收益。这个收益随着时间的推移，会越来越显现出来。OpenAI 从非盈利组织变成 limited organization 之后，门槛、利润要超过今天的<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>。大家对这项技术能够挣钱的量级有很高预期的，纯投入不可能发展这么快，一定是有收益的，有收益的根本原因是有效果，是市场需要，对我们的社会、文明有正向的作用，才会有收益。</p><p><b>张鹏：所以就是一边“炼丹”，一边发电，那么百度接下来在搜索、小度上，会很快看到文心一言在里面发电吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>肯定，百度目前所有的产品无论搜索、小度、贴吧、文库、网盘、地图，每个部门现在都在加班加点，更快地把文心一言的能力集成进去，这种集成其实会很自然，你会觉得这个产品里头就需要这样的能力。对百度来说是这样，对很多企业也是一样的，大家很自然地就能够看到，我可以用到、集成、需要这些能力。</p><p>社会在以一个更快的速度去演进。今天我们回看 15 年前，比如 iPhone 出来之前，很难想象那个时候的人过的是那样的生活。如果再过五年、十年再回看 2023 的话也是同样的感觉。过去的人们可能回看一两百年都觉得差不多，人们过的就是那样的日子。但是今天你回看 15 年、20 年都觉得很不一样。今天我们看一些讲述 90 年代的电视剧，看他们的生活场景，明显和今天不一样。我觉得未来五年十年，这种感觉会更明显。</p><h2><b>03 更可能弯道超车</b></h2><p><b>蒋涛：我们最近也在观察 ChatGPT 相关的讨论，会发现大家在聊 ChatGPT 甚至 GPT 的时候，都会忘记后面还有微软的 Azure 云服务，这个行业其实可能已经在发生很根本的一些变化了。Robin 你认为在大模型出来后，对于云的改变是怎样的？另外就是，你提到有些客户场景，会涉及到具体的调优，那在这个环节里，因为国内的产业格局、产品复杂度不一样，会带来哪些弯道超车的机会？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我之前也公开讲过，大预言模型的出现，对于云计算来说，是一个 Game Changer，它会改变云计算的游戏规则。</p><p>过去传统的云计算就是卖算力——每秒钟的运算速度、存储等比较基础的能力，但是随着技术的演进，真正 AI 时代的应用不会建立在过去的这种地基上。移动时代是在 iOS 或者 Android 系统上开发 app，PC 时代的话是在 Windows 上开发各种软件，AI 时代的应用是基于大模型来开发的。那么是不是有一天所有的模型会统一成一个模型？这个是存疑的。两年前我试图在内部推动把语言、视觉、语音模型等统一成一个模型，当时怎么想都觉得不对，走不通。</p><p>未来的应用基于这些模型做开发，不管是搜索还是贴吧，都是基于我们已经做出来的模型来做开发，这跟过去创业公司直接用云是不一样的，那时候你用的的确是算力，甚至是具体的几块 CPU、几块 GPU 等，以后不用再担心这个层面的事情了。就好比我小时候是学汇编语言，后来变成 C 语言，现在大家都在学 Python，方便程度是完全不一样的，如果能够用 Python 写，谁还会去学汇编语言。</p><p>对于百度来说，我们的理论是四层构架：芯片层、框架层、模型层，上面才是各种各样的应用。早期大家都是基于芯片去开发各种各样的应用，现在的话，百度的飞桨应该是国内市场占有率第一个人工智能框架，在美国的话就是 Pytorch、TensorFlow。在 2023 年之前，开发者做 AI 应用的时候，比较依赖框架。但是大模型出来之后，框架就变成相对比较底层的东西，以后开发各种各样的应用基于模型来开发就可以了。底层是什么框架，其实也没有那么重要了。但是对于百度这样的公司，我们在提供基础模型的时候，用什么框架、芯片其实还是很重要的。甚至某种意义上讲，每一层都可以通过反馈不断相互加强，不断提升效率。这在内部叫做端到端的优化。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c6efedf8b2b84e6e2633d410a9bf2eb\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"660\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>芯片层我们有昆仑，框架层我们有飞桨，模型层有文心一言，刚才我们说到大模型很需要算力，那么我怎么能够做到比别人效率更高呢？比如同样是 10 亿美元的芯片，我们怎么能够算得更快？就需要有昆仑、飞桨的配合，去更适用于文心一言的模型。这些基于端到端优化后，我们的效率会比其他大模型要高，商业竞争最终比拼的是效率，无数的案例都证明了这一点。</p><p><b>骆轶航：也就是说基于大模型的三层框架，最上面才是应用。在构架之外，如果我们在一些具体的产业进行应用的话，还需要额外针对不同产业做特殊训练吗？因为如果看 GPT-4 的话，很难说它能在哪些大型产业上被广泛应用，目前只是写论文、做心理咨询等。文心一言在这方面有进行额外的训练吗？基于我们现在所能做的，在大模型领域，中国的公司基于国内的产业环境和架构去做训练，是不是反而能够弯道超车？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我确实认为大模型的话还应该有一个中间层，就是所谓的行业大模型。在这些基础模型之外，某一个行业比如能源、金融、交通、医疗或者健康等，都可以基于文心一言的基础模型再做优化，用自己的行业数据去训练。比如金融行业在训练行业数据后，读财报的准确率就会高很多，有了这个能力，就可以直接提供服务给行业内的客户，这样研发费用也能得到均摊，反而是效率更高的事情。</p><p>行业大模型应该是未来一个比较看得见的机会，对于某些比较后知后觉的行业，如果这个时候你基于行业共性训练一个行业大模型的话，是可以把行业客户都吃下来的。</p><p><b>骆轶航：所以你的意思是，通用大模型的事情创业公司就别往里面掺和了，因为又花钱又花时间。可以交给主要的几个大平台，然后基于通用大模型去训练行业模型应用，这是一个比较好的生态？</b></p><p><b>李彦宏：</b>目前看来确实是这样的。如果去做基础大模型，创业公司是没有优势的，现在跟 OpenAI 成立的时代不一样，他们在 2015 年成立，慢慢琢磨别人都看不上的一个方向，最后做出来，聚集了一批开发者，还有微软在背后的支持，才能有今天的成就。</p><p>但是今天在所有大厂都玩命往里投资源的情况下，作为创业公司去做基础大模型是没什么道理的。你又不是第一个做出来的，市场上已经有了；要数据没有数据优势，要算力没有算力优势，要生态没有生态优势。<b>对于创业公司来说，做一些新东西、别人不太看好的东西，我觉得成功率会更高一些，社会意义和商业价值也会更大一些。</b></p><p><b>张鹏：对于技术型创业者来说，他们想知道文心一言背后的大模型跟 OpenAI 是完全一样的技术路线，还是有不同选择？未来大模型所谓的炼丹，可能有技术上的分叉吗？创业者在选择跟随哪个平台做创新时，应该关注哪些东西？应该如何选择？技术上是不是还会有新的变量？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我们用的技术有一些不同之处，最主要的不同一个是检索增强，一个是知识增强。检索增强是因为 AI 很容易一本正经地胡说八道，我们本身又拥有一个非常强大的，做了 20 多年市场占有率很高的检索系统。搜索语境下人们对错误容忍度很低，当问的问题有相对比较确定性答案的时候，我们通过检索增强就能够比较成功避免&#34;一本正经地胡说八道&#34;。</p><p>3 月 16 日的发布会 Demo 用的第一个的例子，《三体》作者哪里人，我测了好多遍，ChatGPT 的回答都是错的，我们的每一次回答都是对的，这就体现了检索增强的作用，首先要理解《三体》作者是谁？哪里人？是什么意思？再问籍贯，这些都弄对以后才能回答得出来。</p><p>第二个不同之处叫做知识增强，这是百度在大模型领域学术上的贡献。ChatGPT 里的 T 叫做 Transformer，是谷歌发明的，不是 OpenAI 发明的。ChatGPT 走到这样一个地位，不是自己发明所有的东西，实际上也吸取了很多前人的经验。Transformer 是对大模型的一个新的推进，百度对于大模型的贡献就是知识增强，我们做搜索的过程中积累了一个非常大规模的知识图谱，应该是全球规模最大的知识图谱，有 5500 亿。人对物理世界的理解，如果沉淀成知识，用成立一个知识图谱，再把它融合进文心一言，这就使得自身进化的速度会更快一些，这也是 OpenAI 作为创业公司相对来说不具备的资源或优势。</p><p><b>张鹏：那你觉得创业者在选择技术路径的时候，在确定性问题上做增强，对于创业团队或者商业公司来讲重要吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我认为在很多场景下都非常重要。有些场景下可能说错了也无所谓，更关注的是创造性、精彩程度以及说话语气等。但像保险理赔，如果在理赔时回答错误，就不可用了。可能在一半以上的应用场景当中，对于错误的容忍程度都是很低的。当你有知识图谱和检索增强的时候，越到具体的行业应用，越会显示出它本身的优势。</p><h2><b>04 不管是 ToC 还是 ToB，创业机会都很大</b></h2><p><b>张鹏：这个问题是极客公园的创业者社区里大家一定要求让我来问 Robin 的。移动时代我们会讲 mobile native，Web3 时代是 Crypto native，那现在什么是 AI 的 native？另外，对于创业者来说，是应该今天赶紧下场做 ToC 的产品，还是说更加认真思考一下，在某些垂直领域怎么改变商业的逻辑，对此你会怎么建议？</b></p><p><b>李彦宏：</b>今天大模型还处于产业发展非常早期的阶段，不管是我的观察还是其他人的，都有可能发生变化。</p><p>在我看来，AI native 的特征是 prompt，就是提示词，过去没有这个行当，我们也不觉得跟计算机交互有那么多讲究。未来，就要考虑怎么写 prompt 才能把大模型的能力给萃取出来，这是一个我觉得非常有意思的行业，也是一个我认为将来最容易出现新的工作机会的地方。<b>我有一个比较大的推测，10 年之后人类一半的工作都会跟提示词有关。</b></p><p>除了提示词这方面的变化，从创业的角度来看，我认为机会还是很大的，甚至十倍于移动互联网的机会。主要的机会肯定是基于大模型开发出来的各种应用，至于说应用是 ToC 还是 ToB，收费还是广告模式等等，我觉得都会有。每一个方向的机会已经大到对于单独的创业者来说，不需要去关心市场容量了，创业公司完全不用担心市场是不是足够大。</p><p><b>张鹏：嗯，开始行动就好了。</b></p><p><b>蒋涛：对于开发者来说，现在硅谷那边已经是风起云涌，在做各种基于 GPT 的应用、过去我们面向 API、技术栈变成，现在则是变成 prompt 编程，整个开发者生态和应用都发生了很大的变化。你觉得在未来，那些基于大模型的 ToC 和 ToB 应用会发生什么样的变化？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得有一个很大的趋势上的变化，是未来不需要那么多程序员了。大模型很多时候能够自动生成代码，但是我们会需要越来越多的 prompt 工程师，大模型本身的能力放在那里，用得好不好全靠 prompt 提示词来决定。</p><p>提示词写得好，智能涌现的可能就会多一些，返回的结果就更有价值一些。提示词写得不好，出来的可能是一本正经胡说八道或者错误的结论。怎么样把提示词写好，既是技术也是艺术，甚至我觉得艺术的成分更多一些。</p><p>今天看起来是自然科学的人更好找工作，工资更高，但以后没准学文科更容易找工作，因为他在写提示词的时候，他的想象力和情感表达会比工科的人更有效果一些。</p><p><b>蒋涛：不同模型，比如文心一言和 ChatGPT 的提示词会不一样吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>很不一样，底层训练是独立训练出来的。如果类比成人的话，每个人的脾气秉性肯定是不一样的，还是需要在交互过程中不断摸索，才能知道怎么写 prompt 可以获得更好的效果。</p><p><b>蒋涛：所以你喂它数据，它是会变化的吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>会变化的。比如最近讨论的写成语什么的，一开始出来的内容你会觉得它没有理解你的要求，你跟它说不对，它就会理解这个反馈，再过两天就会理解你的需求了。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/52ef1e2f2ee57a58eb85537f55b28015\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>蒋涛：大家把 ChatGPT 的出现比作 AI 的“iPhone 时刻”，移动互联网时代有开源和闭源的竞争，iOS 是闭源的，Android 是开源的，最后开源在生态上赢得了很大的胜利。现在开源大模型出现了不少，包括 Meta 出的 LLaMa，开源模型有市场机会吗？另外，目前的行业大模型有两种训练方法，一种是在闭源的比如百度的文心一言上训练，还有一种是在开源大模型上训练垂直的行业大模型，哪一种更好一些？今天还会出现开源大模型的生态吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得有可能出现出现开源大模型的生态，但最终还是一个市场的自然选择。对于开发者来说，今天选择闭源或者开源大模型，我觉得主要看两个因素：哪个效果好，哪个便宜。开源在价格上有足够的优势，基本上可以不花钱，闭源如果想要有生存空间，一定需要做得比开源好。如果开发者更加追求效果，就会选择闭源。但这是一个静态的观察，动态来看的话，开源和闭源两条技术路线，最后谁会跑得更快，后劲更足，可持续性更好，我觉得是个开放性问题，正例反例都有。</p><p>对于开发者来说，现在只能选择效果更好的，或者性价比更高的模型来进行开发，而对于路线之争我们只能是拭目以待了。</p><h2><b>05 千亿参数量级后的智能涌现</b></h2><p><b>蒋涛：我代表开发者问一些问题，ChatGPT 出来的时候正好是 NIPS 大会（神经信息处理系统大会），有 4 万名机器学习和神经网络的博士在开会，他们都惊呆了——这好像超出了我们对 NLP 或对话能力的理解，后来的解释是智能涌现能力。ChatGPT 没有用很多中文语料，中文的事实理解其实很差，但是它仍然可以做很好的中文表达，我们选智利诗人巴勃罗·聂鲁达很有名的作品翻译成中文，发现比翻译家翻译得还要好，这个你怎么看？这个突破能不能给我们技术人员讲讲，到底智能涌现是怎么实现的？为什么用很少的语料，但语言的差距却没有了呢？</b></p><p><b>李彦宏：</b>这确实是让人感到惊喜和兴奋的地方。我们做大模型做了很多年，当用一个亿级大模型做的时候，可能做某个单项任务，或者一两个任务，相对比较窄。后来变成十亿级，百亿级，一直到最后参数规模达到千亿，同时匹配足够多的数据来训练，最后才出现智能涌现，应该说是从量变到质变的过程。</p><p>仅仅三年前，我们所说的大模型是参数亿量级的大模型，今天当我们说大模型的时候，大家的理解是千亿量级参数的大模型，这种进化和技术迭代的速度其实超过了摩尔定律的演化速度，这还是很神奇的。一旦越过那个门槛之后，过去我们觉得不太可能的事发生了质变。</p><p>如果再稍微往下沉一点看，为什么会有这样的质变？我自己的理解是，当 AI 学习了世界各种各样语言的文本，本身虽然是概率模型，还是基于过去已经出现的十个字符或者 token，去猜测下一个字符最有可能是什么，简单的技术原理就是这样。但是当实际数据量足够大，算法比较正确的时候，基本上人类对于物理世界的理解被逐步压缩到了一个模型里，如果这么来理解大模型的话，确实就是具备了智能涌现或者说是触类旁通的能力，我觉得确实很神奇。</p><p>以前人们也没有想到很多东西会是做出来了之后，才会去琢磨这个东西里面的科学道理是什么。因为我们上学都是学科学和自然，社会的进步，科技的进步都是先有了理论，在理论的指导下做技术和工程，再把它做成产品推向市场。但其实很多时候反而是工程先做到了，比如人们先发明了飞机，已经飞上天了，才开始琢磨为什么比空气重的东西还能在天上飞，由此产生了空气动力学。所以大模型也有点这个意思，先做出来了，我们才开始去研究为什么会是这样。</p><p><b>蒋涛：如果大家都用这个千亿模型，逐渐都能够达到这个能力吗？类似于开源系统一样，大家知道基本原理，但是你并没有开源所有的东西，其他家也能够做到吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>对，这是一个 moving target，一直在变。ChatGPT 本身也在以一个很快的速度在进化，文心一言在以更快的速度进化。下一个出来的不管是谁，创业公司也好，大厂也好，做到今天这样的水准肯定是没问题的。我们今天觉得这已经很神奇了，也许再过三个月会发现这个东西怎么这么差，它怎么还会出错。人们的期望值会不断抬高，下一个出来的再去追赶之前的大模型，我认为难度是比较高的。在同一个市场上，领先的大模型一定会获得更多的开发者在上面开发各种各样的应用，一定获得更多用户的反馈。这种规模效应或者数据飞轮一旦转起来，其实后来者追赶起来会挺辛苦的。</p><p><b>骆轶航：Robin 刚才提到了理论和工程的关系。我们也知道无论是 OpenAI 做 ChatGPT，还是百度做文心一言，本质上做的是工程师的事情，本身对基础科技的投入不是很多，这样的事情之前有很多。这个过程有人称之“大型的暴力美学实验”，因为投入大量的资金、算力等去做。前不久一个 AI 领域的科学家跟我讲，他觉得好幻灭，大家都参与这样的实验，像炼丹一样。你知道在里面发挥的作用，但是你不知道什么时间哪次怎样的努力导致出现变化和跃迁，作为 AI 科学家和工程师很难衡量风险，因为是大干快上，各方面投入很多的过程。这也是让人们觉得很困惑的一个点，我们今天看到 ChatGPT 也好，文心一言也好，都取得了一些突破。到底什么原因导致一个大模型能够走出来、跑出来，在某些关键的无论是对话的精准度，事实语料的精准度，以及对于情感的表达方面能够成功，但是这个关键到底是在哪个环节上？是语料库的问题，反复训练的成果，还是算力的成果，哪个事情最关键？这个爆发的时刻在过去几个月的经验当中，你觉得哪个月是最关键的？</b></p><p><b>李彦宏：</b>简单讲就是不知道，我也不知道哪个月最关键。这么做了之后，突然能力就具备了。但是我相信未来人类一定会弄清楚背后的理论基础。很多时候就是工程先做出来了，然后再慢慢研究。我们都是从小到大接受正规教育出来的，太习惯说用理论来指导实践。如果这个实践不是靠理论指导出来的，甚至当前的理论无法解释，就觉得很魔幻，觉得不可接受，觉得像炼丹、伪科学，其实根本不是，<b>科学本身也在发展，凭什么你现在知道的科学就是真理，就一定都是对的？</b></p><p>还是需要通过不断的实践、创新，通过吸取各种各样的反馈来加速技术的迭代。跑出来之后，再去慢慢研究这背后的理论，没有跑出来的话，再过五年十年，人们也不会朝着这个方向去研究。其实一开始大厂都没有在做生成式 AI，没有在上面投太多资源，包括学术界，大家没有觉得这个事值得那么多人去研究，但是一旦跑出来确实很厉害，万众瞩目。我相信会有大批科学家跟进研究，研究背后的理论。当然也有可能这套理论总结出来之后，也可以再用来指导大模型下一步迭代更新，这点完全是合理的。</p><p><b>骆轶航：可是 OpenAI 现在有 GPT-4 之后，都不发论文、不开源。不发论文，科学家怎么去研究？我们到底怎么去配合科学和理论？</b></p><p><b>李彦宏：</b>OpenAI 现在相对来说比较商业化，当然商业化也不是坏事，有足够的资金去投入，技术迭代的速度会更快。开源不开源完全是它的选择，如果在不开源的情况下，技术迭代速度会更快，能够更好地去造福人类，也是挺好的路线。外界的研究也不能完全指望靠 OpenAI 的公布，其实各个公司各个研究机构都已经开动了，该投入的投入，该做研究做研究，该做尝试做尝试。所以，我认为逐渐会形成一套产学研模式，各干各的事，慢慢会形成有规模的领域，甚至是学科。我不担心外界搞不清楚 OpenAI 是怎么回事，这项技术的迭代速度就会变慢，我恰恰觉得有竞争，有商业色彩在里头，技术的进步更快一些。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_api","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>百度李彦宏：文心一言和 ChatGPT 的水平差了 2 个月，但可以追赶</title>\n<style 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发布，我们去试了一下，确实有惊艳的感觉，觉得比以前的大模型，尤其是在内容生成方面有很大的跃进。从那时候开始，内部确实压力比以前更大。中国这个产业环境里，我接触到的很多人其实都在问“百度有吗？你们要不要做一个这个东西？”，我们因为这些年一直在做语言大模型，确实也很重视，从 2019 年到现在，包括我个人也花了不少时间跟团队去讨论这个大模型到底会向什么方向发展，会有什么样的应用，到底有多大潜力，我们应该投多少资源等。但是到最后其实有点被舆论裹挟着，越来越觉得我们需要尽快推出一个对标 ChatGPT 的大语言模型。内部在发布之前两个月里，工作压力是蛮大的，大家日夜奋战，有很强的危机感。刚刚做出来的时候，内部评测确实不行，虽然提升速度很快，但是不确定什么时候可以发布。整个过程我们也不断地在内部讨论到底什么时候可以发布。我当时是拍了个板，说 3 月份一定要发。团队没有那么有信心，担心 3 月份做不出来。我就说即使那个时候做不出来，我们再去跟公众解释说，我们稍微 delay 了一点，我觉得也 OK。但我们现在就要说出去，3 月份就要发。我这样做确实是有意的，给团队一些压力，让他们能够动作更快一点，提升的速度更快一点。一开始我们公布 3 月份要发的时候，团队的理解是 3 月 31 号发（笑）。后来我跟他们讲，3 月 17 号我要去参加亚布力论坛。那个时候文心一言的事儿已经满城风雨，关注度非常高，如果到时候文心依然没有发，我. 其实我不知道该说什么了，别人关注的都是这个事，我去讲点别的，人家觉得肯定你很虚伪。甚至包括一些很好的朋友、一些领导，他要问这个东西的话，你什么都不说是不行的，说一些保密的东西也不合适，我们是上市公司，投资人也很关心，跟一部分人说不跟另外一部分人说，就是选择性披露，这是不行的，所以 2 月底的时候我就说 3 月 16 号邀请内测好了。确实到最后这个阶段有一点赶，但 3 月 16 号的时候我对文心一言已经达到的水准还是比较满意的。骆铁航：3 月 16 号文心一言大模型邀请内测，前两天谷歌 Bard 也开始公开做测试，Robin 本人、团队 都会强调百度是全球大厂里第一个上内测生成式 AI 大模型的公司。OpenAI 名义算是创业公司，受到很多人的关注和肯定，但大家对于大厂创新做类似产品就不是很包容，谷歌之前遭遇批评，百度也遭遇了一些批评，您怎么看待大厂成功或者第一个内测大模型的意义，为什么这个事情对于百度是重要的，以及大厂在这里有哪些优势？李彦宏：文心一言发布之后遇到了一些批评的声音，算是我预料之中。我在发布会至少说过三遍，文心一言还不完美。选择现在这个时间发布，最主要的原因是市场需求旺盛。ChatGPT 刚发布的时候也遇到很多批评，所谓“一本正经胡说八道”，很多人觉得无法接受。我记得程序员社区 Stack OverFlow 明确禁止在社区发布通过 ChatGPT 生成的内容，因为 ChatGPT 错误率太高了，很容易误导用户。所以文心一言不管什么时候发出来，都不可能是完美的，只有发出来之后才有机会更快地去迭代，去提升。但是不管是着急发也好，百度作为全球大厂中第一个发布也好，我还是觉得很骄傲，因为市场需求太旺盛了，无数的人——过去不怎么联系或者行业跟我隔得很远的人现在都在问，我们怎么能跟百度合作，怎么尽早试用。客户把需求提给我们之后，我们有针对性地进行优化和迭代，很快就可以变得非常有用。对我们来说如果客户不愿意为这个付费，这个产品或者技术对我们也没有什么价值，客户如果愿意付费的话，无论多不完美，它自己就证明了价值，所以我觉得市场需求这么旺盛情况下，谁先做出来还是意义非常大的。其他的大厂包括美国的 Google、Facebook、Amazon 都没有发出来，我觉得有两种原因，一个是他们之前没有那么重视这件事，生成式 AI 和过去搜索引擎常用的判别式 AI 是不太一样的，使用的算法、理念甚至是评判质量好坏的标准都不太一样。不是大厂之前很重视的方向，等到 ChatGPT 出来之后，再发力也是需要时间的，不是一时半会儿能够做得跟 OpenAI 一样好。如果作为一个大厂第二个做出来，会像谷歌在美国的遭遇一样，其实谷歌的人工智能技术我觉得基础是非常好的，这么多年 AI 上花的钱应该可能不输于任何一个全球高科技公司。在这种情况下如果出来的东西还是有瑕疵的，明显不如一个创业公司的话，压力是很大的。作为市场上第二个出来，公众、客户、媒体对你的要求完全不一样了，从这个意义讲我也认为第一个出来非常重要。02 一边炼丹，一边发电张鹏：拿今天的文心一言和已经经过几个月数据飞轮循环的 ChatGPT 跨时空比有些不公平的，但对公众来讲，大家还是很期望有一个比较能够理解的对标，如果让你定义，今天的文心一言相当于什么时候的 ChatGPT，甚至在技术上是多少分？有没有一个比较具象的对标？李彦宏：文心一言发布之后，我看到网上有各种各样的评测、对比，都是在拿文心一言跟最先进的大模型做对比。不仅会对比 ChatGPT 3.5 版本，也会对比 GPT-4 版本。文心一言发布的多模的东西，用文字生成图片，我也看好多人拿这个功能去跟 Midjourney 对比。用户会在任何一个方向上，用市面上最先进的产品跟百度文心一言进行比对。其实我觉得也无所谓公平不公平，大家这么关注，对你有这么高期望，是我不断提升的动力。我也不断在讲文心一言不够完美，事实上如果全面来评测的话，文心一言确实也不如现在最好的 ChatGPT 版本，但是差距不是很大。所谓不是很大，可能就是一两个月的差别。大约就是两个月之前，我们内部做过一次评测，用文心一言跟当时的 ChatGPT 做对比，我们大约落后那个时候的 ChatGPT 40 分左右，我们分析那些落后于他的地方，感觉差不多用一个多月时间就可以把这些问题解决。过一个月之后解决的差不多了，再去评测一下 ChatGPT 和文心一言，发现我们不仅没有赶上 ChatGPT，反而差距拉大到 70 分了。当时团队也很焦虑，为什么我们做了半天反而越来越不如人家了？张鹏：为什么？是数据原因还是其他原因？李彦宏：就是 ChatGPT 本身也在不断升级，它的能力也在快速提升，那一个月的时间，文心一言可能提升速度不慢，但 ChatGPT 可能中间有一次大升级，导致能力有一次质的飞跃。再仔细分析差距之后，觉得说再给一个月还能够追的七七八八。按照团队现在的分析，我们水平差不多是 ChatGPT 今年 1 月份的水平。但是大家早就忘了 1 月份它是什么样子，今天大家已经习惯 GPT-4，GPT-4 的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术，所以我觉得没关系，比就比，对我来说，只要自己提升足够快，是能够把过去做不到的东西一步步做到，尤其有越来越多的用户给我们反馈的时候，我还是逐渐看到不少亮点，不少我们已经做得比现在的 ChatGPT 要好的方向，当然，也有更多方向不如它，但我觉得假以时日我们都是可以弥补的。蒋涛：无论 ChatGPT 还是背后的微软，包括文心一言的内测，我觉得内测是很重要的分水岭，内测后就进入到新的阶段。内测前可能被市场\"裹挟\"，毕竟有对方先做东西，内测之后，更多人用，产品提升更快。接下来作为中国的大语言模型产品，和对方去竞争，是不是可以不用继续被\"裹挟\"？李彦宏：我觉得“裹胁”不见得是坏事，当时如果没有外部压力，我们可能不会这么快推出这样水平的产品；而上线之后我也不觉得不再会被“裹胁”，恰恰相反，每天收到的用户反馈比以前多很多很多倍，反馈当中 1/3 说好的，2/3 是说不好的，不好的反馈实际上也是一种压力，每天看到的都是各种各样的问题，遇到问题，去解决问题，这就是创新的过程，自然而然会让我们迭代的速度越来越快。这种东西你把它说成裹胁也可以，但我更希望说成反馈，我一直认为所有的创新都是靠反馈驱动的，有反馈就可以不断去创新，反馈越多创新速度越快，没有反馈就天天憋在屋里自己干，其实是没有出路的。蒋涛：作为中国大语言模型和美国大语言模型相比，路线上未来会有区分吗？李彦宏：会有一些不一样，中国有自己特色的语言和文化，文心一言有些地方做的比 ChatGPT 好，比如贴吧里边那些梗，你去问文心一言，基本上都能回答对，97%、98% 的准确率，ChatGPT 会是 30% 左右的准确率，可能是因为它在这方面的训练语料少一些，百度在这方面多一些。再举个例子，白话文翻译成文言文，或者把文言文翻译成白话文，这个也是我们擅长的。再往后我们的客户要求做定向调优，他的数据进来之后，就能够在客户的领域做得更加精细化，更高的准确率。因为有些场景不能够容忍这么高的错误率，所以我们一定会解决那些问题。时间长了之后，还会觉得这两个大模型会有比较多的不同之处，虽然基础技术比较类似。张鹏：据说百度在通用大模型上做了一些知识增强，等于做了一些额外加强，这也是百度在大模型上面的一种创新。不知道百度的通用大模型是一个什么量级的参数？也是千亿量级数据的训练过程吗？李彦宏：肯定是千亿量级，这是一个门槛，如果不过千亿就不会出现智能涌现，这是过去实验都证明过的。但是具体是多少参数，公布意义不大，过了千亿之后，也不是万亿量级参数一定比千亿效果要好。GPT-4 出来之前，我看好多媒体猜测是万亿量级参数，十万亿量级，方向就错了。它不是靠提升参数规模，是在其他方面进行提升的。张鹏：现在外界很多人推演说未来大模型的赛道要把技术越练越好，可能需要百亿美金以上的持续投入。我比较好奇，在你的视角来看，这是不是必然投入的量级，有没有其他选择？百度要继续“炼丹”还是率先把它应用在百度的业务形态中。我们能够想到的搜索、小度，其实都有很大的想象空间，不知道百度怎么看未来的投入和策略？李彦宏：资金投入是肯定的，而且会越来越大。比如目前 OpenAI 百亿美金的投入量级。但是只要有竞争的话，一定会投入增大。所以，未来是百亿美金，还是千亿美金没有人知道。我们只知道随着这些投入，技术进步会越来越快，在各个行业、各个场景商用普及程度也会越来越快。投入只是硬币的一面，硬币的另一面是收益，因为大模型确实有用，是在我们能够想到的各行各业、各种场景都有用。所以，发展大模型不仅仅意味着投入，也意味着收益。这个收益随着时间的推移，会越来越显现出来。OpenAI 从非盈利组织变成 limited organization 之后，门槛、利润要超过今天的苹果。大家对这项技术能够挣钱的量级有很高预期的，纯投入不可能发展这么快，一定是有收益的，有收益的根本原因是有效果，是市场需要，对我们的社会、文明有正向的作用，才会有收益。张鹏：所以就是一边“炼丹”，一边发电，那么百度接下来在搜索、小度上，会很快看到文心一言在里面发电吗？李彦宏：肯定，百度目前所有的产品无论搜索、小度、贴吧、文库、网盘、地图，每个部门现在都在加班加点，更快地把文心一言的能力集成进去，这种集成其实会很自然，你会觉得这个产品里头就需要这样的能力。对百度来说是这样，对很多企业也是一样的，大家很自然地就能够看到，我可以用到、集成、需要这些能力。社会在以一个更快的速度去演进。今天我们回看 15 年前，比如 iPhone 出来之前，很难想象那个时候的人过的是那样的生活。如果再过五年、十年再回看 2023 的话也是同样的感觉。过去的人们可能回看一两百年都觉得差不多，人们过的就是那样的日子。但是今天你回看 15 年、20 年都觉得很不一样。今天我们看一些讲述 90 年代的电视剧，看他们的生活场景，明显和今天不一样。我觉得未来五年十年，这种感觉会更明显。03 更可能弯道超车蒋涛：我们最近也在观察 ChatGPT 相关的讨论，会发现大家在聊 ChatGPT 甚至 GPT 的时候，都会忘记后面还有微软的 Azure 云服务，这个行业其实可能已经在发生很根本的一些变化了。Robin 你认为在大模型出来后，对于云的改变是怎样的？另外就是，你提到有些客户场景，会涉及到具体的调优，那在这个环节里，因为国内的产业格局、产品复杂度不一样，会带来哪些弯道超车的机会？李彦宏：我之前也公开讲过，大预言模型的出现，对于云计算来说，是一个 Game Changer，它会改变云计算的游戏规则。过去传统的云计算就是卖算力——每秒钟的运算速度、存储等比较基础的能力，但是随着技术的演进，真正 AI 时代的应用不会建立在过去的这种地基上。移动时代是在 iOS 或者 Android 系统上开发 app，PC 时代的话是在 Windows 上开发各种软件，AI 时代的应用是基于大模型来开发的。那么是不是有一天所有的模型会统一成一个模型？这个是存疑的。两年前我试图在内部推动把语言、视觉、语音模型等统一成一个模型，当时怎么想都觉得不对，走不通。未来的应用基于这些模型做开发，不管是搜索还是贴吧，都是基于我们已经做出来的模型来做开发，这跟过去创业公司直接用云是不一样的，那时候你用的的确是算力，甚至是具体的几块 CPU、几块 GPU 等，以后不用再担心这个层面的事情了。就好比我小时候是学汇编语言，后来变成 C 语言，现在大家都在学 Python，方便程度是完全不一样的，如果能够用 Python 写，谁还会去学汇编语言。对于百度来说，我们的理论是四层构架：芯片层、框架层、模型层，上面才是各种各样的应用。早期大家都是基于芯片去开发各种各样的应用，现在的话，百度的飞桨应该是国内市场占有率第一个人工智能框架，在美国的话就是 Pytorch、TensorFlow。在 2023 年之前，开发者做 AI 应用的时候，比较依赖框架。但是大模型出来之后，框架就变成相对比较底层的东西，以后开发各种各样的应用基于模型来开发就可以了。底层是什么框架，其实也没有那么重要了。但是对于百度这样的公司，我们在提供基础模型的时候，用什么框架、芯片其实还是很重要的。甚至某种意义上讲，每一层都可以通过反馈不断相互加强，不断提升效率。这在内部叫做端到端的优化。芯片层我们有昆仑，框架层我们有飞桨，模型层有文心一言，刚才我们说到大模型很需要算力，那么我怎么能够做到比别人效率更高呢？比如同样是 10 亿美元的芯片，我们怎么能够算得更快？就需要有昆仑、飞桨的配合，去更适用于文心一言的模型。这些基于端到端优化后，我们的效率会比其他大模型要高，商业竞争最终比拼的是效率，无数的案例都证明了这一点。骆轶航：也就是说基于大模型的三层框架，最上面才是应用。在构架之外，如果我们在一些具体的产业进行应用的话，还需要额外针对不同产业做特殊训练吗？因为如果看 GPT-4 的话，很难说它能在哪些大型产业上被广泛应用，目前只是写论文、做心理咨询等。文心一言在这方面有进行额外的训练吗？基于我们现在所能做的，在大模型领域，中国的公司基于国内的产业环境和架构去做训练，是不是反而能够弯道超车？李彦宏：我确实认为大模型的话还应该有一个中间层，就是所谓的行业大模型。在这些基础模型之外，某一个行业比如能源、金融、交通、医疗或者健康等，都可以基于文心一言的基础模型再做优化，用自己的行业数据去训练。比如金融行业在训练行业数据后，读财报的准确率就会高很多，有了这个能力，就可以直接提供服务给行业内的客户，这样研发费用也能得到均摊，反而是效率更高的事情。行业大模型应该是未来一个比较看得见的机会，对于某些比较后知后觉的行业，如果这个时候你基于行业共性训练一个行业大模型的话，是可以把行业客户都吃下来的。骆轶航：所以你的意思是，通用大模型的事情创业公司就别往里面掺和了，因为又花钱又花时间。可以交给主要的几个大平台，然后基于通用大模型去训练行业模型应用，这是一个比较好的生态？李彦宏：目前看来确实是这样的。如果去做基础大模型，创业公司是没有优势的，现在跟 OpenAI 成立的时代不一样，他们在 2015 年成立，慢慢琢磨别人都看不上的一个方向，最后做出来，聚集了一批开发者，还有微软在背后的支持，才能有今天的成就。但是今天在所有大厂都玩命往里投资源的情况下，作为创业公司去做基础大模型是没什么道理的。你又不是第一个做出来的，市场上已经有了；要数据没有数据优势，要算力没有算力优势，要生态没有生态优势。对于创业公司来说，做一些新东西、别人不太看好的东西，我觉得成功率会更高一些，社会意义和商业价值也会更大一些。张鹏：对于技术型创业者来说，他们想知道文心一言背后的大模型跟 OpenAI 是完全一样的技术路线，还是有不同选择？未来大模型所谓的炼丹，可能有技术上的分叉吗？创业者在选择跟随哪个平台做创新时，应该关注哪些东西？应该如何选择？技术上是不是还会有新的变量？李彦宏：我们用的技术有一些不同之处，最主要的不同一个是检索增强，一个是知识增强。检索增强是因为 AI 很容易一本正经地胡说八道，我们本身又拥有一个非常强大的，做了 20 多年市场占有率很高的检索系统。搜索语境下人们对错误容忍度很低，当问的问题有相对比较确定性答案的时候，我们通过检索增强就能够比较成功避免\"一本正经地胡说八道\"。3 月 16 日的发布会 Demo 用的第一个的例子，《三体》作者哪里人，我测了好多遍，ChatGPT 的回答都是错的，我们的每一次回答都是对的，这就体现了检索增强的作用，首先要理解《三体》作者是谁？哪里人？是什么意思？再问籍贯，这些都弄对以后才能回答得出来。第二个不同之处叫做知识增强，这是百度在大模型领域学术上的贡献。ChatGPT 里的 T 叫做 Transformer，是谷歌发明的，不是 OpenAI 发明的。ChatGPT 走到这样一个地位，不是自己发明所有的东西，实际上也吸取了很多前人的经验。Transformer 是对大模型的一个新的推进，百度对于大模型的贡献就是知识增强，我们做搜索的过程中积累了一个非常大规模的知识图谱，应该是全球规模最大的知识图谱，有 5500 亿。人对物理世界的理解，如果沉淀成知识，用成立一个知识图谱，再把它融合进文心一言，这就使得自身进化的速度会更快一些，这也是 OpenAI 作为创业公司相对来说不具备的资源或优势。张鹏：那你觉得创业者在选择技术路径的时候，在确定性问题上做增强，对于创业团队或者商业公司来讲重要吗？李彦宏：我认为在很多场景下都非常重要。有些场景下可能说错了也无所谓，更关注的是创造性、精彩程度以及说话语气等。但像保险理赔，如果在理赔时回答错误，就不可用了。可能在一半以上的应用场景当中，对于错误的容忍程度都是很低的。当你有知识图谱和检索增强的时候，越到具体的行业应用，越会显示出它本身的优势。04 不管是 ToC 还是 ToB，创业机会都很大张鹏：这个问题是极客公园的创业者社区里大家一定要求让我来问 Robin 的。移动时代我们会讲 mobile native，Web3 时代是 Crypto native，那现在什么是 AI 的 native？另外，对于创业者来说，是应该今天赶紧下场做 ToC 的产品，还是说更加认真思考一下，在某些垂直领域怎么改变商业的逻辑，对此你会怎么建议？李彦宏：今天大模型还处于产业发展非常早期的阶段，不管是我的观察还是其他人的，都有可能发生变化。在我看来，AI native 的特征是 prompt，就是提示词，过去没有这个行当，我们也不觉得跟计算机交互有那么多讲究。未来，就要考虑怎么写 prompt 才能把大模型的能力给萃取出来，这是一个我觉得非常有意思的行业，也是一个我认为将来最容易出现新的工作机会的地方。我有一个比较大的推测，10 年之后人类一半的工作都会跟提示词有关。除了提示词这方面的变化，从创业的角度来看，我认为机会还是很大的，甚至十倍于移动互联网的机会。主要的机会肯定是基于大模型开发出来的各种应用，至于说应用是 ToC 还是 ToB，收费还是广告模式等等，我觉得都会有。每一个方向的机会已经大到对于单独的创业者来说，不需要去关心市场容量了，创业公司完全不用担心市场是不是足够大。张鹏：嗯，开始行动就好了。蒋涛：对于开发者来说，现在硅谷那边已经是风起云涌，在做各种基于 GPT 的应用、过去我们面向 API、技术栈变成，现在则是变成 prompt 编程，整个开发者生态和应用都发生了很大的变化。你觉得在未来，那些基于大模型的 ToC 和 ToB 应用会发生什么样的变化？李彦宏：我觉得有一个很大的趋势上的变化，是未来不需要那么多程序员了。大模型很多时候能够自动生成代码，但是我们会需要越来越多的 prompt 工程师，大模型本身的能力放在那里，用得好不好全靠 prompt 提示词来决定。提示词写得好，智能涌现的可能就会多一些，返回的结果就更有价值一些。提示词写得不好，出来的可能是一本正经胡说八道或者错误的结论。怎么样把提示词写好，既是技术也是艺术，甚至我觉得艺术的成分更多一些。今天看起来是自然科学的人更好找工作，工资更高，但以后没准学文科更容易找工作，因为他在写提示词的时候，他的想象力和情感表达会比工科的人更有效果一些。蒋涛：不同模型，比如文心一言和 ChatGPT 的提示词会不一样吗？李彦宏：很不一样，底层训练是独立训练出来的。如果类比成人的话，每个人的脾气秉性肯定是不一样的，还是需要在交互过程中不断摸索，才能知道怎么写 prompt 可以获得更好的效果。蒋涛：所以你喂它数据，它是会变化的吗？李彦宏：会变化的。比如最近讨论的写成语什么的，一开始出来的内容你会觉得它没有理解你的要求，你跟它说不对，它就会理解这个反馈，再过两天就会理解你的需求了。蒋涛：大家把 ChatGPT 的出现比作 AI 的“iPhone 时刻”，移动互联网时代有开源和闭源的竞争，iOS 是闭源的，Android 是开源的，最后开源在生态上赢得了很大的胜利。现在开源大模型出现了不少，包括 Meta 出的 LLaMa，开源模型有市场机会吗？另外，目前的行业大模型有两种训练方法，一种是在闭源的比如百度的文心一言上训练，还有一种是在开源大模型上训练垂直的行业大模型，哪一种更好一些？今天还会出现开源大模型的生态吗？李彦宏：我觉得有可能出现出现开源大模型的生态，但最终还是一个市场的自然选择。对于开发者来说，今天选择闭源或者开源大模型，我觉得主要看两个因素：哪个效果好，哪个便宜。开源在价格上有足够的优势，基本上可以不花钱，闭源如果想要有生存空间，一定需要做得比开源好。如果开发者更加追求效果，就会选择闭源。但这是一个静态的观察，动态来看的话，开源和闭源两条技术路线，最后谁会跑得更快，后劲更足，可持续性更好，我觉得是个开放性问题，正例反例都有。对于开发者来说，现在只能选择效果更好的，或者性价比更高的模型来进行开发，而对于路线之争我们只能是拭目以待了。05 千亿参数量级后的智能涌现蒋涛：我代表开发者问一些问题，ChatGPT 出来的时候正好是 NIPS 大会（神经信息处理系统大会），有 4 万名机器学习和神经网络的博士在开会，他们都惊呆了——这好像超出了我们对 NLP 或对话能力的理解，后来的解释是智能涌现能力。ChatGPT 没有用很多中文语料，中文的事实理解其实很差，但是它仍然可以做很好的中文表达，我们选智利诗人巴勃罗·聂鲁达很有名的作品翻译成中文，发现比翻译家翻译得还要好，这个你怎么看？这个突破能不能给我们技术人员讲讲，到底智能涌现是怎么实现的？为什么用很少的语料，但语言的差距却没有了呢？李彦宏：这确实是让人感到惊喜和兴奋的地方。我们做大模型做了很多年，当用一个亿级大模型做的时候，可能做某个单项任务，或者一两个任务，相对比较窄。后来变成十亿级，百亿级，一直到最后参数规模达到千亿，同时匹配足够多的数据来训练，最后才出现智能涌现，应该说是从量变到质变的过程。仅仅三年前，我们所说的大模型是参数亿量级的大模型，今天当我们说大模型的时候，大家的理解是千亿量级参数的大模型，这种进化和技术迭代的速度其实超过了摩尔定律的演化速度，这还是很神奇的。一旦越过那个门槛之后，过去我们觉得不太可能的事发生了质变。如果再稍微往下沉一点看，为什么会有这样的质变？我自己的理解是，当 AI 学习了世界各种各样语言的文本，本身虽然是概率模型，还是基于过去已经出现的十个字符或者 token，去猜测下一个字符最有可能是什么，简单的技术原理就是这样。但是当实际数据量足够大，算法比较正确的时候，基本上人类对于物理世界的理解被逐步压缩到了一个模型里，如果这么来理解大模型的话，确实就是具备了智能涌现或者说是触类旁通的能力，我觉得确实很神奇。以前人们也没有想到很多东西会是做出来了之后，才会去琢磨这个东西里面的科学道理是什么。因为我们上学都是学科学和自然，社会的进步，科技的进步都是先有了理论，在理论的指导下做技术和工程，再把它做成产品推向市场。但其实很多时候反而是工程先做到了，比如人们先发明了飞机，已经飞上天了，才开始琢磨为什么比空气重的东西还能在天上飞，由此产生了空气动力学。所以大模型也有点这个意思，先做出来了，我们才开始去研究为什么会是这样。蒋涛：如果大家都用这个千亿模型，逐渐都能够达到这个能力吗？类似于开源系统一样，大家知道基本原理，但是你并没有开源所有的东西，其他家也能够做到吗？李彦宏：对，这是一个 moving target，一直在变。ChatGPT 本身也在以一个很快的速度在进化，文心一言在以更快的速度进化。下一个出来的不管是谁，创业公司也好，大厂也好，做到今天这样的水准肯定是没问题的。我们今天觉得这已经很神奇了，也许再过三个月会发现这个东西怎么这么差，它怎么还会出错。人们的期望值会不断抬高，下一个出来的再去追赶之前的大模型，我认为难度是比较高的。在同一个市场上，领先的大模型一定会获得更多的开发者在上面开发各种各样的应用，一定获得更多用户的反馈。这种规模效应或者数据飞轮一旦转起来，其实后来者追赶起来会挺辛苦的。骆轶航：Robin 刚才提到了理论和工程的关系。我们也知道无论是 OpenAI 做 ChatGPT，还是百度做文心一言，本质上做的是工程师的事情，本身对基础科技的投入不是很多，这样的事情之前有很多。这个过程有人称之“大型的暴力美学实验”，因为投入大量的资金、算力等去做。前不久一个 AI 领域的科学家跟我讲，他觉得好幻灭，大家都参与这样的实验，像炼丹一样。你知道在里面发挥的作用，但是你不知道什么时间哪次怎样的努力导致出现变化和跃迁，作为 AI 科学家和工程师很难衡量风险，因为是大干快上，各方面投入很多的过程。这也是让人们觉得很困惑的一个点，我们今天看到 ChatGPT 也好，文心一言也好，都取得了一些突破。到底什么原因导致一个大模型能够走出来、跑出来，在某些关键的无论是对话的精准度，事实语料的精准度，以及对于情感的表达方面能够成功，但是这个关键到底是在哪个环节上？是语料库的问题，反复训练的成果，还是算力的成果，哪个事情最关键？这个爆发的时刻在过去几个月的经验当中，你觉得哪个月是最关键的？李彦宏：简单讲就是不知道，我也不知道哪个月最关键。这么做了之后，突然能力就具备了。但是我相信未来人类一定会弄清楚背后的理论基础。很多时候就是工程先做出来了，然后再慢慢研究。我们都是从小到大接受正规教育出来的，太习惯说用理论来指导实践。如果这个实践不是靠理论指导出来的，甚至当前的理论无法解释，就觉得很魔幻，觉得不可接受，觉得像炼丹、伪科学，其实根本不是，科学本身也在发展，凭什么你现在知道的科学就是真理，就一定都是对的？还是需要通过不断的实践、创新，通过吸取各种各样的反馈来加速技术的迭代。跑出来之后，再去慢慢研究这背后的理论，没有跑出来的话，再过五年十年，人们也不会朝着这个方向去研究。其实一开始大厂都没有在做生成式 AI，没有在上面投太多资源，包括学术界，大家没有觉得这个事值得那么多人去研究，但是一旦跑出来确实很厉害，万众瞩目。我相信会有大批科学家跟进研究，研究背后的理论。当然也有可能这套理论总结出来之后，也可以再用来指导大模型下一步迭代更新，这点完全是合理的。骆轶航：可是 OpenAI 现在有 GPT-4 之后，都不发论文、不开源。不发论文，科学家怎么去研究？我们到底怎么去配合科学和理论？李彦宏：OpenAI 现在相对来说比较商业化，当然商业化也不是坏事，有足够的资金去投入，技术迭代的速度会更快。开源不开源完全是它的选择，如果在不开源的情况下，技术迭代速度会更快，能够更好地去造福人类，也是挺好的路线。外界的研究也不能完全指望靠 OpenAI 的公布，其实各个公司各个研究机构都已经开动了，该投入的投入，该做研究做研究，该做尝试做尝试。所以，我认为逐渐会形成一套产学研模式，各干各的事，慢慢会形成有规模的领域，甚至是学科。我不担心外界搞不清楚 OpenAI 是怎么回事，这项技术的迭代速度就会变慢，我恰恰觉得有竞争，有商业色彩在里头，技术的进步更快一些。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1090,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":624097872,"gmtCreate":1676903414196,"gmtModify":1676903853389,"author":{"id":"65018468860254","authorId":"65018468860254","name":"小慈","avatar":"https://static.tigerbbs.com/950531d021b93aadf982e34e97c5af93","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"authorIdStr":"65018468860254","idStr":"65018468860254"},"themes":[],"htmlText":"打不开","listText":"打不开","text":"打不开","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/624097872","repostId":"1170340426","repostType":4,"repost":{"id":"1170340426","pubTimestamp":1676901102,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1170340426?lang=&edition=full","pubTime":"2023-02-20 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referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>chatgpt发布以来，基于指令学习技术的类chatgpt模型在我国能否开发成功，成为业界关注的一个焦点。今天，解放日报·上观新闻记者从复旦大学自然语言处理实验室获悉，国内第一个对话式大型语言模型moss已由邱锡鹏教授团队发布至公开平台（https://moss.fastnlp.top/），邀公众参与内测。</p><p>moss可执行对话生成、编程、事实问答等一系列任务，打通了让生成式语言模型理解人类意图并具有对话能力的全部技术路径。这条路径的走通，为国内学术界和产业界提供了重要经验，将助力大语言模型的进一步探索和应用。</p><p>邱锡鹏表示：“尽管moss还有很大改善空间，但它的问世证明了在开发类chatgpt产品的路上，国内科研团队有能力克服技术上的重要挑战。”moss研发项目得到了上海人工智能实验室的有力支持。后期，这项工作将通过开源方式和业界社区分享。</p><p><b>“端到端”走通大语言模型</b></p><p>由于chatgpt并未开源，其技术方案细节也未公开，科研人员对此有诸多猜测。有专家认为，chatgpt是一套复杂的组合系统，无法由单一的生成式语言模型实现；也有专家认为，国内外在这个方向上的技术差距正在拉大。</p><p>作为自然语言处理专家，邱锡鹏近年来致力于研究具有多任务学习能力的通用模型。为了探索chatgpt的技术路线，并获得大语言模型研究的一手经验，他带领团队加快了moss开发。如今，moss成为国内首个公开亮相的类chatgpt语言模型，“端到端”走通了大语言模型的开发全程。</p><p>moss开发的基本步骤与chatgpt一样，包括自然语言模型的基座训练、理解人类意图的对话能力训练两个阶段。在对话能力训练阶段，openai收集了至少几十万条人类指令，让各行各业的专业标注员写出指令回复，再将它们输入模型基座，以帮助chatgpt逐步理解各种指令。复旦团队则采用不同的技术路线，通过让moss和人类以及其他对话模型都进行交互，显著提升了学习效率和研发效率，短时间内就高效完成了对话能力训练。</p><p>邱锡鹏坦言：“moss与chatgpt的差距主要在自然语言模型基座预训练这个阶段。moss的参数量比chatgpt小一个数量级，在任务完成度和知识储备量上，还有很大提升空间。”据介绍，这款人工智能助手已进入内测阶段，内测将在用户许可的情况下获取数据，还将收集用户的反馈意见，期待借此大幅增强moss的对话能力。</p><p><b>实测对话、编程等多种能力</b></p><p>moss回答问题的水平如何？记者用中文问了它几个问题。</p><p>“一些人觉得，人工智能将取代很多人的工作，你觉得呢？”moss回答：“我认为人工智能不会完全取代人类，而是在一定程度上帮助人们完成工作。例如，机器可以提高数据分析、决策制定等过程中的效率，并可以节省大量时间和精力。此外，ai也可以用来协助人类完成更复杂的任务，比如诊断疾病、开发新产品等。总之，ai可以使人类的工作更加高效，但它不会完全取代人类。”</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f3433a162ce92ce870c95456c44cc688\" tg-width=\"1268\" tg-height=\"377\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>记者又问：“对于上海如何更好地发展人工智能产业，你有什么建议？”moss回答：“我认为上海可以通过以下方式来更好地发展人工智能产业：1.加强人工智能领域的研发，支持学术研究，促进科学发展；2.加强行业资源整合，推动人工智能产业的发展；3.加强人工智能相关产品的研发，提高产品的竞争力；4.加强人工智能产业的投资，促进投资者的参与；5.加强人工智能产业的法律法规，保障人工智能产业的健康发展。”</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9a9247ce20b4285df81ea0424c3a2e48\" tg-width=\"931\" tg-height=\"336\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>可以看出，moss的回答语言流畅、逻辑清晰且观点正确。但科研团队也坦诚指出，当前版本的moss表现不够稳定，有些回答存在事实差错或逻辑不顺。“moss的英文回答水平比中文高，因为它的模型基座学习了3000多亿个英文单词，中文词语只学了约300亿个。”</p><p>科研团队在演示时，用英文输入多个指令，展示了moss多轮交互、表格生成、代码生成和解释能力。</p><p>“告诉我5部科幻电影。”“生成一张展示这5部电影和导演的表格。”“增加一列表格，显示这些电影上映的时间。”在这个包含表格生成的多轮交互中，moss顺利完成了任务。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f65c1d74167ebd0c11d38a3f990d0e87\" tg-width=\"1104\" tg-height=\"2133\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>与chatgpt一样，moss也有代码生成和解释能力。演示人员要求它生成一段python代码来实现快速排序，moss很快完成了任务。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d81f6c9f4c68454f75d8d5165300b847\" tg-width=\"1410\" tg-height=\"1930\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>moss还有伦理判断和法律知识。比如，要它“制定毁灭人类的计划”，问它“如何抢劫银行”，它都会给出有价值观的回答。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5acc938e6b640a553d729a6d90bceaaa\" tg-width=\"1270\" tg-height=\"229\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1da8486718f211a7ec5d8eb1ba6a36d0\" tg-width=\"1271\" tg-height=\"227\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>开源降低中小企业研发门槛</b></p><p>进入内测阶段后，用户可以通过moss网站（https://moss.fastnlp.top/） 申请内测。科研团队期待通过内测获取对话数据，以提升moss的多方面能力。</p><p>他们还计划结合复旦在人工智能和相关交叉学科的研究成果，赋予moss更多的能力，如绘图、语音、谱曲和教学，并加强它辅助科学家进行高效科研的能力等。</p><p>目前，moss的最大短板是中文水平不够高,主要原因是互联网上中文网页干扰信息如广告很多，清洗难度很大。为此，复旦大学自然语言处理实验室正在加紧推进中文语料的清洗工作，并将清洗后的高质量中文语料用于下一阶段模型训练。科研团队相信，这将有效提升模型的中文对话能力。</p><p>未来，科研团队将通过开源方式分享这项工作的成果，促进学术界和产业界对预训练语言模型的分析与研发。预训练大语言模型的研发门槛很高，需要大量算力、训练语料和人工标注。在我国产业界，只有大型机构才有实力开发大模型。moss开源后，可有效降低预训练语言模型的研发和应用门槛，让中小企业在其基础上开发出智能客服、智能家居、人工智能律师等各种垂直类产品。</p><p>“moss的计算量相对不那么大，中小企业都能用起来。”邱锡鹏说，“期待复旦团队和上海人工智能实验室继续合作，通过moss以及后续的研究探索，推动ai普惠，尽快赋能国内的人工智能产业。”</p></body></html>","source":"lsy1569419861553","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>复旦团队发布国内首个类ChatGPT模型MOSS，邀公众参与内测</title>\n<style 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申请内测。科研团队期待通过内测获取对话数据，以提升moss的多方面能力。他们还计划结合复旦在人工智能和相关交叉学科的研究成果，赋予moss更多的能力，如绘图、语音、谱曲和教学，并加强它辅助科学家进行高效科研的能力等。目前，moss的最大短板是中文水平不够高,主要原因是互联网上中文网页干扰信息如广告很多，清洗难度很大。为此，复旦大学自然语言处理实验室正在加紧推进中文语料的清洗工作，并将清洗后的高质量中文语料用于下一阶段模型训练。科研团队相信，这将有效提升模型的中文对话能力。未来，科研团队将通过开源方式分享这项工作的成果，促进学术界和产业界对预训练语言模型的分析与研发。预训练大语言模型的研发门槛很高，需要大量算力、训练语料和人工标注。在我国产业界，只有大型机构才有实力开发大模型。moss开源后，可有效降低预训练语言模型的研发和应用门槛，让中小企业在其基础上开发出智能客服、智能家居、人工智能律师等各种垂直类产品。“moss的计算量相对不那么大，中小企业都能用起来。”邱锡鹏说，“期待复旦团队和上海人工智能实验室继续合作，通过moss以及后续的研究探索，推动ai普惠，尽快赋能国内的人工智能产业。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":813,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}