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穿越1.9亿年的“恐龙”来看你——云南大规模抢救性发掘恐龙化石纪实******

　　光明日报记者 张勇

　　1月1日，在云南楚雄州禄丰市恐龙山镇一处陡峭荒坡上，一堆恐龙骨骼化石“新鲜出炉”。只见仅3米宽的台地上，大大小小的恐龙化石躺在红色泥土中，犬牙交错挤在一起，其中有一条粗大的股骨和一块椭圆形的腹部肋骨如巨大的蒲扇，清晰可辨。

　　“这里有大中小3具恐龙的化石，属于早侏罗世的蜥脚型类的恐龙，距今约1.9亿年，用两条腿走路。恐龙化石如此集中，在世界上也并不多见。在元旦来临之际一次发掘出3条恐龙，也是送给恐龙研究人员和恐龙爱好者的一份新年礼物。”发掘团队领队、中国科学院古脊椎动物与古人类研究所研究员尤海鲁告诉记者。

　　连日蒙蒙细雨，发掘团队在发掘地点搭起一个塑料棚，尤海鲁和4位团队成员刨开潮湿的泥土，小心翼翼地取出一块块大小不一的恐龙化石，打上胶和石膏固定。“在化石暴露后要对化石进行防风化处理，在现场绘制化石素描图，留存第一手研究资料。发掘过程中，我们会将化石进行固定和打包，将化石包运送至禄丰恐龙化石科普展示教育基地仓库内保存，留待今后修复、研究、装架。”尤海鲁边整理化石边介绍。

　　“这3条恐龙除头骨化石被风化外，其他骨头比较完整。一条恐龙大约7至8米长，一条约5米，一条约4米。从3条恐龙骨头化石挤在一起的形态看，3条恐龙可能是群居，突然死亡的。”发掘团队成员、禄丰市恐龙化石保护研究中心主任王涛说。

中国科学院古脊椎动物与古人类研究所研究员尤海鲁在云南禄丰发掘新发现的恐龙化石。光明日报记者 张勇摄/光明图片

　　每天一起上山发掘的还有王涛的同事董啟兴，以及昆明理工大学古生物专业的两位研究生赵染尘和陈刘润玄。作为发掘团队后援的专家学者众多，有恐龙蛋研究专家王强、古脊椎所技术室冯文清、中国地质博物馆王娅明、北京自然博物馆张茜楠、中国地质科学院任鑫鑫、楚雄州古生物化石研究中心王国付等。

　　这3条沉睡了1.9亿年的恐龙是如何被发现的？2022年6月17日，昆明自然资源综合调查中心在距禄丰县城30公里的荒山上勘测时，助理工程师赵见波突然发现一片陡坡沙土中露出一块石头，疑似恐龙的腿骨化石，他马上联系王涛来现场查看，王涛很快就确定是恐龙腿骨化石，3条恐龙由此重见天日。

　　2022年12月28日，云南省自然资源厅在禄丰市恐龙谷宣布对近年来楚雄州相继发现的恐龙化石进行抢救性发掘保护，由中国科学院古脊椎动物与古人类研究所负责发掘。此次即将发掘的恐龙化石点共9个，其中禄丰市恐龙山镇1个，武定县万德镇2个，双柏县大庄、大麦地和安龙堡3个乡镇6个。

　　据云南省自然资源厅副厅长陈俊介绍，本次三地恐龙化石抢救性发掘工作，于2022年12月12日获得了自然资源部同意发掘批复。此次发现的恐龙化石多数位于斜坡上，整体埋藏较浅，骨骼形状清晰可辨，因周边土层风化严重，加之雨水冲刷等自然现象，已造成部分化石暴露于地表。实施抢救性发掘，切实保护好这些国家重点保护古生物化石资源迫在眉睫。

　　楚雄州享有“恐龙王国”“化石之仓”的美誉。这里曾经是恐龙繁衍生息的天堂。从1938年在禄丰县沙湾地区发现我国第一具完整的恐龙骨骼化石到现在，全州已经出土了410多具恐龙个体化石，其中较完好者70余具，并发现了大量的恐龙足印化石，尤其是早侏罗世的恐龙，现在已知有14种，占全国早侏罗世恐龙的64%，也是世界上同期保存最好的两个地点之一（另一地点为南非）。

　　专家对目前出露的部分恐龙化石进行初步分析，除双柏县大庄镇的恐龙化石属于侏罗纪中晚期外，其余8个点的化石均属于早侏罗世。其中，根据武定县万德镇发现的化石推断，当地恐龙生存时代是侏罗纪最早期，比禄丰盆地以禄丰龙为代表的恐龙动物群还要早。禄丰市待发掘的恐龙化石点位于川街盆地，初步判断新发现恐龙个体较大，将为该地恐龙与禄丰盆地恐龙对比研究提供科学依据，也将进一步推进禄丰恐龙多样性、分布及演化的深入研究。

　　“还有3天，就可以完成禄丰这3具恐龙化石的发掘，然后我们去武定县金沙江大峡谷发掘两个点的恐龙化石，春节后将转战双柏县，那里6个点的恐龙化石更多，我们将在8月份完成3个县的抢救性发掘工作。”王涛说。

　　“武定县的发掘点，有可能成为目前我国发现的最早的恐龙骨骼化石地点。”尤海鲁表示，“随着恐龙化石发掘工作的深入，更多更翔实的发现、研究、推演、还原，将勾勒出云南早侏罗世恐龙化石更为全面的存在现状，为研究生命起源和演化提供富有价值的科学依据。”

　　《光明日报》（ 2023年01月04日 08版）

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）