当我们说AI存在偏见，我们是否也在用另一种方式重新定义偏见？纠正性别刻板印象或许是必要的，但是否会带来新的误读？在技术手段不断进步的同时，偏见是否真的被消解，还是只是被重新排列？或许，我们需要把“平衡”视为一种持续调试的状态，而非算法可以终结的目标。
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Cyborg 与大型语言模型并不构成取代与被取代的关系，而是两种智能写作逻辑的并行存在。Cyborg 代表的是以精确性和专业化为导向的“嵌入式自动写作”，而 ChatGPT / BloombergGPT 则体现了语言模型技术的通用化趋势。未来，新闻生产系统或许将融合二者优势：结构化数据处理的速度与准确性 + 通用语言模型的理解力与生成力，共同塑造更加高效、多元且语义一致的新闻文本生态。
如果说文字让 AI 学会了表达，图像则让它开始理解我们所见的世界。视觉推理的出现，不仅拓展了人工智能的应用场景，也提出了更深刻的问题：当图像也可以成为语言、成为逻辑、成为思维的一部分时，AI 是否也在逐步拥有“思维的广度”？