点击右上角微信好友

朋友圈

请使用浏览器分享功能进行分享

正在阅读:天天彩票网投|百度词条
首页>文化频道>要闻>正文

天天彩票网投|百度词条

来源:天天彩票邀请码2024-04-18 17:48

  

东西问·读懂中国式现代化丨尹俊:中国式现代化为何是一种“创新论”?******

  中新社北京12月8日电 题:中国式现代化为何是一种“创新论”?

  ——专访北京大学习近平新时代中国特色社会主义思想研究院院长助理尹俊

  中新社记者 李双南

  编者按:

  现代化,一场跨越数百年、关涉五大洲的全球社会大转型,贯穿经济、科技、政治、文化等各个领域,给世界带来巨变。中国,无疑也是这历史进程中的一部分。 经过百年奋斗,中国的现代化蔚然成潮。中共二十大报告正式提出“中国式现代化”,为何是现代化模式的创新?其本质要求究竟为何?为何能打破“历史终结论”?“东西问”特稿专栏藉此推出“读懂中国式现代化”专题策划(二),将围绕“中国式现代化的世界意义”进行解读。

  中共二十大报告正式提出“中国式现代化”。何为中国式现代化的根本特征?中国与西方的现代化理论有何差异?中国式现代化有哪些理论创新的可能性?中新社“东西问”近日就此专访了北京大学习近平新时代中国特色社会主义思想研究院院长助理尹俊。

  现将访谈实录摘要如下:

  中新社记者:诺贝尔经济学奖获得者弗里德曼曾感叹:谁能解释中国经济,谁就可以获得诺贝尔经济学奖。从您的研究而言,中国经济的复杂性何在?

  尹俊:新中国成立70多年来,创造了“当惊世界殊”的经济奇迹,如何解释中国经济发展的“斯芬克斯之谜”是经济学界最热门的话题之一。中国经济之所以具有复杂性,既因为中国人口众多、各地区差异较大等特殊国情,也因为新中国70多年的经济发展历程,不能简单用传统发展经济学理论的“发展转型”来概括,突出表现为两类转型的叠加。

  一是中国经历了两次经济体制转型。第一次是在新民主主义社会的基础上,通过社会主义改造转为计划经济体制;第二次是改革开放后完成了向市场经济体制的转型。二是中国经历了两次经济发展转型,即从“重工业优先发展”,到“经济高速增长”,再到“经济高质量发展”的转型。这使得中国的经济发展道路是“发展转型”和“体制转型”叠加的双重转型道路,也可概括为“转轨发展”,即“在转轨中发展,在发展中转轨”,这就带来了中国经济的巨大复杂性。

2022年中国国际服务贸易交易会在北京举行。图为首钢园展区。牛云岗 摄
2022年中国国际服务贸易交易会在北京举行。图为首钢园展区。牛云岗 摄

  中新社记者:如何理解中国式现代化的根本特征?

  尹俊:中国式现代化的根本特征在于中国共产党的领导,这也是中国式现代化的最大优势。1840年鸦片战争以后,由于西方列强入侵,中国被迫打开国门,国家蒙辱、人民蒙难、文明蒙尘,一些先驱者就已开始探索或推动中国的现代化。直到有了中国共产党的领导,才彻底结束了半殖民地半封建社会的历史,为中国式现代化创造了根本社会条件。在中国式现代化的过程中,中国共产党始终把现代化的主导权牢牢掌握在中国人民自己手中,按照中国人民的意志去实现现代化。

  中国式现代化,短短六个字,内涵非常丰富,既意味着现代化的目标是中国式的,也意味着现代化的手段是中国式的。因此,中国式现代化是手段与目标的双重结合。

  什么是中国式的现代化目标呢?除了世界上绝大多数国家都在追求的“民富”“国强”的一般性目标之外,由于中国共产党的性质和初心使命要求,中国式现代化更强调人的自由全面发展,把人的物质和精神协调发展、人的幸福生活、人民的福祉作为现代化的中心目标来追求。中国式现代化的目标不是“单向度”的,而是多维度的。

  什么是中国式的现代化手段呢?与时俱进地擘画现代化的宏伟蓝图,确定不同阶段的中心任务和战略目标,并为之接续奋斗,是中国共产党建设现代化国家的科学方式,也是马克思主义政党长期执政的鲜明特征和独特优势。打个比方,西方国家政党推动现代化的手段类似“擂台赛”,常常是“你方唱罢我登场”,而中国式的现代化手段是一种整体意义上的“接力赛”,因而能够做到“积跬步而至千里”。

市民在苏州金鸡湖畔跑步健身。王建中 摄
市民在苏州金鸡湖畔跑步健身。王建中 摄

  中新社记者:纵观世界各国的现代化探索,有哪些值得中国借鉴之处?

  尹俊:现代化起源于西欧的资本主义文明和工业文明,几百年来,简而言之,世界各国现代化成与失的规律可以概括为一句话:现代化的失败可能在于迷信“放诸四海而皆准”的模式或标准,现代化的成功必然取决于“一般性”规律与“特殊性”国情相结合下的理论与实践创新。

  因此,世界上既不存在定于一尊的现代化模式,也不存在放之四海而皆准的现代化标准。其他国家在现代化“一般性”方面的探索是值得中国借鉴的,但是现代化“特殊性”方面的探索是无法直接借鉴的。

  何谓“一般性”规律?比如各国现代化都必须一以贯之地解放和发展生产力,以工业化、城镇化为动力,以人的福利为目标。这方面的“一般性”体现在各国之间可以相互比较。比如衡量生产力发展水平,无非是通过总产值、国民收入(或人均总产值、人均国民收入)、工农业产值的比例、城乡人口比例、某些工业品的绝对产量(或人均产量)等经济指标来区分是否实现了经济现代化。

  但现代化也有“特殊性”。比如各国要因时因地制宜,建立适应本国生产力发展的生产关系和符合本国国情特点的上层建筑。与经济现代化不同,各个国家的制度差异很大,并且难以像基数或者序数一样比较。换言之,没有一个制度现代化的标准。遗憾的是,历史上人们往往想当然地,把已经实现经济现代化国家的制度作为制度现代化的标准。这一观点或者偏见,主要受发展主义思潮影响。为了便于抽象研究,发展主义的主流思潮试图把现代化的一切问题都归于纯物质利益的分配,比如把政治、经济和自然环境的问题,转化为物质利益在政府、市场、社会等主体中的分配问题。对于现代化带来的问题,比如贫富不均、失业、环境破坏、种族冲突、军备竞赛、战乱等,则认为可以被物质发展的成就所掩盖;或者说,只要物质经济发展了,这些问题都可以解决。而漫长的世界现代化历史一次又一次地证明,生搬硬套其他国家现代化路径的国家,注定无法成功。

航拍雄安新区郊野公园秋景。韩冰 摄
航拍雄安新区郊野公园秋景。韩冰 摄

  中新社记者:关于中国式现代化本质特征的理论研究主要有三种观点:“补课论”、“趋同论”和“创新论”。为何您的著作赞同“创新论”?

  尹俊:改革开放以后,曾经有一种错误观点认为,中国是在落后生产力的基础上建设社会主义的,不得不回转头来“补资本主义的课”,通过资本主义的“卡夫丁峡谷”。这种“补课论”的错误在于,1840年以来的中国现代化实践已经证明,中国走资本主义道路是走不通的。社会主义初级阶段灵活创新体制机制,是为了促进生产力的发展,奠定向高级阶段迈进的物质基础。

  另一种错误的观点认为,社会主义同资本主义的区别以后会越来越不明显。这种“趋同论”的错误在于,社会主义国家坚持以公有制为主体和实行按劳分配原则,这是资本主义制度下不可能实行的,是同资产阶级所有制和资本主义分配原则根本对立的。即使社会主义国家与资本主义国家都以提高生产力为目标,甚至都采用了市场经济体制,社会主义与资本主义的本质特征仍不同,比如资本主义难以摆脱贫富悬殊、两极分化等问题,而社会主义有制度优越性。

尹俊今年出版的新书《经济学理论与中国式现代化:重读厉以宁》。受访者供图
尹俊今年出版的新书《经济学理论与中国式现代化:重读厉以宁》。受访者供图

  中国式现代化是一种“创新论”,是社会主义制度下的发展中国家走向现代化的长期过程,是一个伟大的文明古国走向现代化的长期过程,是一个人口规模巨大的国家走向现代化的长期过程。这一过程既包括生产力的不断发展,也包括制度的不断完善,是一种前无古人的伟大实践。这一人类历史上最为宏大而独特的实践创新将给理论创造、学术繁荣提供强大动力和广阔空间,也会带来中国乃至世界哲学社会科学的大发展,我们不能辜负这一时代。(完)

  专家简介:

  尹俊,北京大学习近平新时代中国特色社会主义思想研究院院长助理、研究员、博士生导师。研究领域包括中国式现代化、五年规划、习近平经济思想、数字时代的组织管理等。已出版《中国式规划》《经济低碳化》《中国新型城镇化之路》《领导力的本质》等著作,在Asia Pacific Journal of Management, Journal of Business Research, Journal of Innovation & Knowledge等国际高水平刊物发表多篇论文。其今年出版的新书《经济学理论与中国式现代化:重读厉以宁》,综述和提炼了中国特色经济学的理论体系和中国式现代化的分析框架。

                                                                                                                    • 天天彩票网投

                                                                                                                      AI生成技术撼动艺术界 “魔法头像”让人欢喜让人忧******

                                                                                                                        【科技创新世界潮】

                                                                                                                        2022年似乎是人工智能(AI)突破性的一年,许多创新的AI产品投入市场。其中最受欢迎的产品之一是照片编辑应用程序Lensa,它能让用户创建类似动漫的数字肖像,该功能被称为“魔法头像”。近一段时间以来,Lensa凭借这些受欢迎的头像已跻身全球应用程序商店榜首,不仅如此,它在艺术界同样也成为了热门话题。

                                                                                                                        是什么让Lensa脱颖而出

                                                                                                                        这款于2018年发布的应用程序提供了一系列照片润色功能,例如,可通过使用滤镜和消除“瑕疵”来使自拍看起来更漂亮。最新版本的应用程序更新了“魔法头像”新功能。

                                                                                                                        用户通过手机上传10—20张脸部照片并支付一定费用,就能“委托”Lensa制作多达200张风格各异的AI肖像。

                                                                                                                        美国创业公司Stability AI今年8月开源了一个名为“稳定扩散”(Stable Diffusion)的AI模型,它可根据用户给定的文本生成对应的图像。根据美国在线科技杂志《How-to-Geek》的一份报告,它能让人们模仿不同的艺术风格,包括漫画、科幻、波普艺术和传统肖像画。而Lensa的这些肖像正是使用“稳定扩散”生成的。

                                                                                                                        澳大利亚《对话》杂志刊文称,如果“稳定扩散”是一个文本到图像的系统,那么Lensa似乎很不同,因为它接受的是图像,而非文字。这是因为Lensa最大的创新之一是简化了文本倒置的过程。

                                                                                                                        Lensa采用用户提供的照片,并将其注入“稳定扩散”的现有知识库,教系统如何“捕捉”用户的特征,以对其进行风格化处理。

                                                                                                                        使用者担忧隐私泄露

                                                                                                                        虽然“魔法头像”是一个有趣且令人印象深刻的功能,但它引发了人们对个人隐私和肖像权的担忧。人们担心该程序可能会在未经自己许可的情况下,通过将自拍作为AI模型的输入来创建个人的面部肖像。

                                                                                                                        此外,一些人质疑这款应用的价格,它要求最低支付6美元,或每年支付53.99美元才能使用个人照片创建AI图像。还有人担心,用户实际上是在花钱训练面部识别AI,并放弃了私人数据。

                                                                                                                        此外,该应用程序的创建者普里斯玛实验室此前曾因意外生成裸露的色情图片而陷入舆论旋涡,尽管该应用程序的政策是“禁止裸体”和“仅限成人”。该公司首席执行官表示,只有在AI被故意引导创建此类内容的情况下,才会发生这种行为,这违反了应用程序的使用条款。然而,正如美国科技类博客TechCrunch的报告中所述,一些人表达了对该应用程序被滥用的可能性以及它可能对用户的自我形象和身体形象产生影响的担忧。

                                                                                                                        除了存在非主动意愿生成色情内容的风险外,还有人担心AI可能被用来制造政治错误信息和扰乱教育。总体而言,Lensa AI应用提醒人们,AI技术仍处于实验阶段,如果监管不当,可能会产生意想不到的后果。

                                                                                                                        艺术家担心版权问题

                                                                                                                        Lensa AI应用程序及其“魔法头像”功能的流行,还引发了艺术家们的担忧,他们担心AI图像生成器的大范围使用会让他们丢掉饭碗。

                                                                                                                        根据美国媒体Futurism的报告,这种机器学习模型是在未经同意的情况下对图像进行训练的,个人或艺术家无法选择退出数据集。

                                                                                                                        然而,《对话》杂志文章表示,Lensa生成的图像借用了其他艺术家作品的创意,但不包含他们作品的任何实际片段。澳大利亚艺术法律中心明确指出,虽然单个艺术品受版权保护,但其背后的风格元素和理念却难以纳入保护范围。

                                                                                                                        西班牙漫画家兼插画家迪亚兹表示,AI只是将现有的东西进行非常空洞的混合。“如果你仔细观察,就会发现它背后没有任何意识。我真的希望人们能够理解我们(艺术家)在创作某些东西时所做的事情……希望人们会期待人类艺术。”

                                                                                                                        迪亚兹说:“我不反对人工智能,如果它是我们可以使用的工具,并且人们学会重视我们在工作中投入的东西,我认为它会很好。”

                                                                                                                        艺术的未来何去何从

                                                                                                                        《对话》杂志文章认为,虽然AI艺术模型在过去5年里取得了巨大进步,但它仍需要面对很多挑战。虽然它们作品中的文字是可识别的,但往往是无意识的。

                                                                                                                        还有一个明显的制约因素,那就是这些模式只能产生数字艺术。AI不能像人类那样用油彩或粉笔工作。就像黑胶唱片卷土重来一样,技术最初可能会创造出一种新的形式,但随着时间的推移,人们似乎总是会回到最高质量的原始形式。

                                                                                                                        最终,正如之前研究发现的那样,目前形式的AI模型更有可能成为艺术家的新工具,而不是创造性人类作品的数字替代品。例如,以AI生成的一系列图像作为起点,然后由人类艺术家进行选择和改进。这结合了AI艺术模型的优势(快速迭代和创建图像)和人类艺术家的优势(对艺术品的愿景,并克服了AI模型的问题)。这在需要特定输出的委托艺术的情况下尤为如此。

                                                                                                                        此外,还需要思考的是,选择不使用AI的艺术家可能无法跟上受AI加持的艺术家的脚步,而被时代抛弃。(科技日报 实习记者张佳欣)

                                                                                                                        (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                      [责编:天天中]
                                                                                                                      阅读剩余全文(

                                                                                                                      相关阅读

                                                                                                                      推荐阅读
                                                                                                                      天天彩票开户十分钟趣味心理学入门
                                                                                                                      2023-12-11
                                                                                                                      天天彩票手机版APP《星露谷物语》1.4更新
                                                                                                                      2024-04-19
                                                                                                                      天天彩票娱乐 狐狸厨房 | 熬黏粥只知道小火慢炖?科学方法是这5点
                                                                                                                      2023-11-29
                                                                                                                      天天彩票玩法物理老师做科普视频粉丝超千万
                                                                                                                      2024-03-07
                                                                                                                      天天彩票注册 妈妈买饭把2岁儿子绑床上,问其原因哭着说:怕摔下来
                                                                                                                      2024-01-27
                                                                                                                      天天彩票计划群贾静雯与仨女儿合照有爱
                                                                                                                      2024-08-25
                                                                                                                      天天彩票注册网立鸿鹄志 做奋斗者——写在五四运动一百周年之际
                                                                                                                      2024-06-13
                                                                                                                      天天彩票骗局北京台主持人自曝减肥法
                                                                                                                      2024-08-13
                                                                                                                      天天彩票下载app外观时尚前脸冲击力强 雷克萨斯ES优惠1万元
                                                                                                                      2023-12-08
                                                                                                                      天天彩票攻略 Switch累计销量超3400万台
                                                                                                                      2023-11-25
                                                                                                                      天天彩票平台男子误信黄牛坐错大巴 拉拽司机方向盘致车辆失控
                                                                                                                      2024-03-15
                                                                                                                      天天彩票计划鸿门宴上刘邦逃脱谁出力大
                                                                                                                      2024-05-17
                                                                                                                      天天彩票官方网站李彦宏夫妇或成"老赖"?一作家较真儿申请执行
                                                                                                                      2024-10-08
                                                                                                                      天天彩票走势图 AI体测、智能试衣、智慧客厅,南都记者揭秘“中国品牌日”看点
                                                                                                                      2024-05-24
                                                                                                                      天天彩票官方女子认识“男友”1个月借出25万 真相却令人愤怒
                                                                                                                      2024-02-24
                                                                                                                      天天彩票必赚方案朱永新:公立校家长血泪信
                                                                                                                      2024-02-27
                                                                                                                      天天彩票官网网址朴有天被拘后仍否认吸毒
                                                                                                                      2023-12-04
                                                                                                                      天天彩票客户端下载离婚后给老公留下1080亿美金
                                                                                                                      2024-05-03
                                                                                                                      天天彩票交流群 灾后才被重视的文遗“数字化”,只是将馆藏搬上网那么简单?
                                                                                                                      2024-09-16
                                                                                                                      天天彩票返点没有一块好屏幕,好意思叫旗舰机?
                                                                                                                      2024-03-27
                                                                                                                      天天彩票技巧过年没机会吃的年夜饭,这艘军舰的水兵补上了!
                                                                                                                      2024-05-19
                                                                                                                      天天彩票论坛小炮昨日擒西甲4.33平局
                                                                                                                      2024-04-11
                                                                                                                      天天彩票APP英警方要查强奸受害者手机被批:数字化的脱衣搜身
                                                                                                                      2024-03-02
                                                                                                                      天天彩票登录加拿大洪灾致街道变汪洋 民众划船撤离
                                                                                                                      2024-05-16
                                                                                                                      加载更多
                                                                                                                      天天彩票地图