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第十轮投票仍未果 美众议院议长选举混乱局面如何收场？******

　　中新网1月6日电 综合报道，当地时间1月5日，美国众院议长选举第十轮投票仍未果，尽管做出了巨大让步，共和党领袖麦卡锡反而一再丢票，未能赢下党内保守派的支持，议长之位持续“难产”。麦卡锡称，共和党人虽未能达成一致，但谈判已取得很大进展。不过，他的反对者则警告称，这场“议长之争”可能拖上数周。

　　美国有线电视新闻网(CNN)指出，在第十轮投票失败后，目前的众议院议长选举，已经成为了164年来投票次数最多的一次。此前最高纪录发生在1859年，当时的投票进行了四十四轮。如果无法选出众议长人选，所有众议员都无法宣誓就职，众议院的正常工作也无法推进。

　　资料图：麦卡锡。 中新社记者 沙晗汀 摄

　　“谈判让麦卡锡显得软弱”

　　继10轮投票后，众议院依然无人赢得当选议长所需的简单多数，即至少218票。共和党在新一届众议院占222席，其中200人在把票投给麦卡锡、21人投给共和党众议员唐纳兹，一人投“缺席票”；民主党人的212票则一致投给了众议院民主党领袖杰弗里斯。

　　据《纽约时报》援引三名知情人士报道称，在过去两天连续六轮投票未能胜出后，麦卡锡私下里同意了反对派提出的更多要求，包括允许一名议员在任何时候强制进行快速投票，把他从议长位置上“赶下来”，这将极大削弱议长权力。

　　一名知情人士透露，麦卡锡还承诺允许右翼派系在强大的规则委员会中挑选该党三分之一的成员。此外，他还承诺将开支法案开放给自由辩论，任何议员都可以在辩论中提出修改，包括那些旨在破坏或否决法案的修改。

　　“事实上，(麦卡锡)正在与共和党人谈判，这让他看起来非常、非常软弱，以至于到了绝望的地步。”一位共和党游说者说道。

　　另据英国广播公司(BBC)报道，共和党人虽然在11月以微弱优势赢得了众议院的控制权，但共和党内部的裂痕由来已久，一群强硬的保守派联合起来反对麦卡锡的提名。

　　“麦卡锡有一段时间没有与核心小组的部分成员交朋友，他树敌很多，”另一位匿名的共和党游说者称。“出于政治原因或个人原因，有些人不喜欢他。”

　　麦卡锡该何去何从？

　　华盛顿的政治观察家已经开始就众议长选举该如何结束提出各种假设。他们预测可能的结果有：麦卡锡坚持并获胜，但做出了各种重大妥协，到完全可能退出选举，转而支持其副手路易斯安那州众议员史蒂夫·斯卡利斯。甚至有一个不太可能的结果是，5名共和党人决定投票给民主党人杰弗里斯，并让他控制众议院。

　　芝加哥大学研究党派关系的政治学家露丝·布洛赫·鲁宾 (Ruth Bloch Rubin) 称，就目前而言，麦卡锡“基本上是党内一方的人质”。

　　麦卡锡已承诺不再做出任何让步，但可能也别无选择。他可以尝试通过出色地完成委员会的任务或担任新的领导角色来赢得顽固派共和党众议员的支持。

　　“他必须给那些反对他的人一些东西来挂在帽子上，”曾为前国会议员游说者的亚伦·卡特勒说道。然而，另一位共和党游说者认为“根本没有通往胜利的道路”。

　　新加坡《联合早报》称，共和党人在民主党人帮助下选出“折中人选”的可能似乎越来越大。进步派民主党众议员卡纳表明，可能支持一名温和派的共和党人成为议长，前提是对方同意与民主党共享传票权，并避免在政府资金和债务上限问题上采取边缘政策。

　　英国《独立报》称，这并不是麦卡锡第一次角逐众议院议长一职，2015年时任众议院议长约翰·博纳辞职后，麦卡锡曾参加竞选，但随后宣布退出并导致投票被推迟。

　　众议院议长选举为何如此重要？

　　在美国政坛，众议院议长是“三号人物”，地位仅次于总统和副总统。众议长是众议院的政治领袖，掌管着众议院议事日程。众议院掌握弹劾权和政府的“钱袋子”。

　　据BBC介绍，众议院议长是美国政治中最重要的角色之一，控制着众议院的立法议程和时间表，以及各委员会的席位。

　　分析称，旷日持久的众议长选举可能会破坏众议院共和党人在优先事项上迅速取得进展的希望，其中包括调查拜登政府和其家人，以及关于美国经济、能源独立和边境安全的立法等。

　　共和党内最激烈的反对来自右翼。《纽约时报》分析称，即便麦卡锡争取到了足够票数，他作为议长显然也会受到右翼的裹挟，因为他在拉票过程中不得不给他们一些承诺。但另一方面，一些共和党内反对派则表示，不相信麦卡锡在最后时刻给他们的承诺。

　　第11轮众议长投票选举正在进行，尚不清楚僵局是否会打破。

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）