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苏贞昌赖着不下台被嘲讽：新年主打歌应该是周华健《其实不想走》******

　　【环球时报特约记者 陈立非】民进党去年“九合一”选举惨败后，岛内舆论都在催促改组行政部门，党内派系更是躁动不安。但一个多月过去了，台“行政院长”苏贞昌仍然赖着不下台，这激起了岛内舆论的愤慨。

　　台湾《联合报》3日称，蔡英文对改组行政部门尚未最后决定，最近征询党内意见，结果被视为蔡英文嫡系的民进党代理主席、高雄市长陈其迈突然出言“护苏”。他声称支持苏贞昌，因为行政部门稳定，政局才会稳定，“应在稳定中改组”。这番论调被民进党各派系解读为苏贞昌有机会留任，大部分人都表示担忧。有派系高层称，民进党日前通过的败选检讨报告被批没有反省，党内大部分意见都希望大幅改组行政部门，但苏贞昌至今不下台，民众可能再次用选票教训民进党。

　　苏贞昌3日回应称，在“沉默螺旋”效应下，陈其迈愿意站出来讲话让他备感温暖。他还称，蔡英文已表示会在“立法院”会期结束后报告改组状况，而他的任免是蔡的职权，“请大家尊重”。

　　国民党台北“立委”补选候选人王鸿薇3日谈到桃园传出的警匪枪战，嘲讽台湾好像从南到北都在拍警匪枪战电影，而前“内政部长”徐国勇下台后就无声无息，“苏贞昌还坐在位子上，应该给交代”。名嘴黄扬明称，苏贞昌在外界呼吁改组行政部门的声浪中，跨年夜在粉专推出了浓浓抖音风格的“注意看，这个男人太狠了”视频，尤其片尾的口号是“继续冲、继续拼”，“可见，苏贞昌仍期待继续率领行政团队，保住大位的动机显而易见”。他嘲讽说，苏贞昌的新年主打歌应该是周华健的《其实不想走》，“其实不想走，其实我想留，留下来陪你(蔡英文)每个春夏秋冬”。国民党台北市议员游淑慧直言，蔡英文以前是和苏贞昌合作压制新潮流系及其他派系，但现在蔡自己与英系都已跛脚，所以不是她要不要改组，而是她有没有能力换掉苏贞昌，要看苏自己想不想、要不要下台，他不要的话，蔡英文也没办法。名嘴张友骅对于苏贞昌说自己不眷恋权位讽刺道，从他之前选台北县长时说是最后一次，结果又接着选台北市长、新北市长，然后当“行政院长”，到现在谁还会相信他？

　　绿营内部看法不一。民进党“立委”陈亭妃直接开炮，“党的败选检讨报告出炉了，行政院的检讨报告呢？”“立委”高嘉瑜认为，行政部门应该“团进团出”。意思是一旦苏贞昌下台，整个团队应就地解散。美丽岛电子报董事长吴子嘉2日透露，他听到消息是只有苏贞昌压得住行政部门，所以不会换掉他，但“这是鬼话”。他认为，背后原因还是蔡英文和副手赖清德的权力斗争。去年“九合一”选举的结果显示蔡英文已经被民众惩罚，但她不接受跛脚的事实，因此不换苏贞昌，“若2月1日不换的话，就不会换了”。

　　“苏贞昌，够了吧！”资深媒体人李晴果以此为题撰文称，自“九合一”败选以来，民进党的所作所为让人完全感受不到这个政党有“痛定思痛、洗心革面”的决心，苏贞昌还撑在台上，官员也毫无反省，部分高官倨傲的态度令人难以置信。文章说，苏在政坛打滚了几十年，权力的滋味、从政的光环，也享受得够多了，如今75岁高龄，还在贪恋什么呢？“奉劝苏贞昌走人吧！如此死皮赖脸，更会拖垮民进党”。《联合报》3日发表社论称，因为苏贞昌接受蔡英文慰留，民进党第一时间已错失行政部门改组的时机。这些日子，不仅没改组、官员在“立法院”备询态度傲慢，而且民进党检讨报告被批避重就轻，一系列事件不断加深民众对民进党的负面印象，至今没有止血迹象。台北市第三选区“立委”补选1月8日投票，党内各派系都担心继“九合一”和嘉义市长选举之后“三连败”，接下来2024年台湾地区领导人选举和“立委”选举恐怕更不好过。文章提及曾准确预测“九合一”选举结果的日本学者小笠原直指慰留苏贞昌是失败决定，他更称，民进党“好像想假装败选没什么大不了”，“外国人都看得这么明白，台湾人会不懂吗？民进党还想骗谁？”

向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点******

　　有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

　　AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。

　　新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者

　　科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。

　　一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

　　多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。

　　大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面

　　AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。

　　多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。

　　但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

　　另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。

　　为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。

　　另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。

　　最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。

　　多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

　　AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

　　在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

　　盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。

　　目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

　　真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

　　在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

　　眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）