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警方认定胡某宇系自缢死亡 录音内容清晰表达自杀意愿******

  中新网江西铅山2月2日电 (记者 吴鹏泉 刘力鑫)江西省、市、县联合工作专班2日在上饶市铅山县召开新闻发布会,通报胡某宇事件调查情况。江西省公安厅党委委员、副厅长,省公安厅指导组组长胡满松在会上通报,2022年10月14日,江西省上饶市铅山县致远中学高一学生胡某宇失踪。事件发生后,党委政府高度重视,组织有关部门和各方力量,持续开展调查搜寻工作。2023年1月28日,胡某宇尸体被发现。在国内权威刑事技术专家现场指导下,省、市、县公安机关联合工作专班通过开展调查访问、现场勘查、尸体检验、物证检验鉴定等工作,认定胡某宇系自缢死亡,尸体发现地系原始第一现场。

  一、尸体发现情况

  1月28日12时25分许,铅山县公安局接到某粮库职工电话报警称,在粮库院内树林中发现一具缢吊尸体。接报后公安机关迅速派员赶到现场勘查,发现死者衣着与2022年10月14日致远中学学生胡某宇失踪时衣着一致。随即商请检察机关派员监督,邀请家属代表及其委托律师全程见证。1月29日,公安机关经对死者生物检材进行DNA检验,确定死者系胡某宇。

发布会现场图片 刘力鑫 摄

  二、现场勘查情况

  尸体发现地位于铅山县河口镇金鸡山区域的某粮库院内,粮库占地面积92亩,内有仓库、宿舍等建筑20栋,建筑物占地8000余平方米,四周用红石砌成围墙,高度约5米。围墙外侧平整,内侧形成阶梯状。

  中心现场位于粮库院内北部洼地竹树杂林中,洼地高低落差约6.3米,竹树杂林呈不规则狭长条形,面积约9300平方米。

资料图为1月31日,航拍江西省上饶市铅山县金鸡山,图右上角操场区域为铅山县致远中学(高中部),图左下角仓库建筑群为尸体发现所在区域。(无人机照片) 中新社记者 刘力鑫 摄

  中心现场北面是东西走向的围墙,紧靠围墙外有一渣土堆,渣土堆高度低于围墙约1.5米,渣土堆与围墙间有两棵树木,树木高于围墙。围墙内侧墙体上生长一棵向内斜生的树木,树干直径约11厘米,胡某宇尸体缢吊于该树树干凸起处,悬挂点距离地面4.5米,与围墙顶端垂直距离0.61米。

  尸体上身穿黑白相间的连帽运动服,前后反穿,下身穿黑色运动长裤,双脚穿深色袜子。尸体颈部缢索由两根白色鞋带相接而成。尸体足尖自然下垂,距地面1.47米,尸体下方地面发现两只白色回力牌高帮帆布鞋,鞋上均无鞋带且落有较多枯叶。左鞋内侧鞋尖部、鞋底跟部粘有绿色苔藓,右鞋内侧鞋尖部有苔藓擦痕,鞋底部粘有大面积绿色苔藓。经检验鉴定,与围墙内侧生长的苔藓一致。

  在靠近尸体头部的围墙内侧红石凸出部位,发现黑色录音笔一支。

  在中心现场没有打斗、拖拽痕迹。

  三、尸体检验情况

  胡某宇尸体高度腐败,大部分皮肤皮革样化,头皮未见出血;全身骨骼完整,颅骨、脊椎及胸肋骨均未见骨折,部分牙齿因牙龈腐败脱落于现场,牙槽骨未见破损;胸腔、腹腔未见出血,各脏器在位无缺失,但均腐败,睾丸未见损伤;经毒物检验,胃组织和肝组织中均未检出常见的农药、鼠药、安眠镇静类成分。

  缢索为活套,绕颈形成闭环,颈部残存皮肤皮革样化,可见条形索沟一条,索沟边缘软组织见出血,出血部位与死者缢吊体位相吻合,符合生前缢索压迫形成。

  胃内空虚,推断死亡时间距末次餐后4小时以上;根据尸体腐败程度,结合当地环境及气候条件,胡某宇尸体符合长期暴露在室外空间的各种特征。

  四、对胡某宇心理刻画情况

  经心理专家访谈、分析,结合胡某宇失踪前行为,认为胡某宇性格内向温和、孤独,在意他人看法,少与人做深入的思想情感沟通,情感支持缺失,缺少情绪宣泄渠道,常有避世想法,具有随时随地在书本上记录自己情绪、想法的习惯。2022年9月到致远中学就读后,因学习成绩不佳造成心理落差,加之人际关系、青春期冲动带来的压力,造成了胡某宇失踪前心理状态失衡,表现为入睡困难、早醒、醒后难以再入睡等睡眠问题,存在注意力难以集中、记忆困难等认知功能障碍,存在内疚自责、痛苦、无力无助无望感、无意义感等情绪问题,进食出现异常,有明确的厌世表现和轻生倾向。

  五、录音笔检验鉴定情况

  经公安部鉴定中心对录音笔内音频文件进行恢复,与胡某宇生前留存的语音进行声纹比对,结合调查情况,确定在现场提取封存的录音笔系胡某宇持有使用。通过对录音笔中的音频文件进行综合分析,录音内容不存在人为合成、篡改情况。2022年10月14日17时40分、23时08分胡某宇录制的两段音频清晰表达了自杀意愿。

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么?******

  聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注,人工智能生成内容概念走上风口

  “特别能聊”的人工智能会聊出些什么?

  本报记者 时斓娜

  阅读提示

  全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域,将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

  家里要养一只猫,该如何给猫取名字?怎样写出一个纸牌游戏的代码?在不同语境中,词语“意思”到底有几个意思?这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题,在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前,不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

  产品发布短短两个月,ChatGPT的日活量已突破千万,不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注,人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

  人工智能聊天究竟能聊些啥?ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化?记者对此进行了调查采访。

  “真正像人类一样聊天交流”

  “我所热爱的是我真实的生活,因为它包含了我所有的经历和感受,是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话,实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

  随着ChatGPT大火,不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上,ChatGPT时而诙谐有趣,时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外,还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具,让其写作文、翻译文章,甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

  中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示,ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右,在生活闲聊上的意图识别率约为95%,已具备较好的语义理解能力。

  实际上,ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的?“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上,会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息,使ChatGPT知识丰富,还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

  创新交互为AIGC带来新启发

  随着人工智能技术的发展,近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高,国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

  以百度文心大模型为例,输入一个题目,它可以瞬间写出上百篇作文;根据一句话或者一段描述文本,可以生成一幅精美的画作;根据一幅图像,可以自动生成高清、流畅的视频。

  在百度技术委员会主席吴华看来,ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式,用户更容易以自然语言的方式进行交互,这会给大家带来革新性的认识,也会给AIGC带来新的启发。

  目前,国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景,通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为,ChatGPT将颠覆搜索行业,在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测,未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

  根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》,“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域,听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

  “人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩,在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展,还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示,当前,人工智能生成内容的辐射范围还在扩大,未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

  商业化落地需克服技术和伦理问题

  尽管各界对AIGC发展前景保持乐观,但从现状来看,ChatGPT等产品想要真正落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

  在对ChatGPT进行的种种评测中,ChatGPT会犯一些常识性错误,反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容,ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

  中国信息通信研究院评测结果同样显示,ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般,难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

  “ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题,但在一些略有深度的、专业性较强的领域,其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足,也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

  在技术层面以外,人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示,ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战:“一是版权问题,ChatGPT生成的内容更多来自搬运,容易引发侵权;二是信息安全问题;三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制,这对监管挑战很大。”

  在国内,AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说,国内AIGC产业基础薄弱,相关初创公司数量明显少于国外。同时,国内企业目前仍处于打磨产品阶段,还未出现较为好用的内容生成服务。

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