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英国“脱欧”三年 “最初的梦想”实现了吗？******

　　(国际观察)英国“脱欧”三年 “最初的梦想”实现了吗？

　　中新社北京2月1日电 题：英国“脱欧”三年 “最初的梦想”实现了吗？

　　作者 张焕迪 肖玉笛

　　距离2020年1月31日英国正式退出欧盟已有三年时间。三年里，“脱欧”如何影响英国？支持英国“脱欧”的人数比例为何会下降？“脱欧”后的英国与欧盟关系如何？中国社会科学院欧洲研究所副研究员、英国问题专家孔元接受中新社专访时指出，英国虽然实现了“脱欧”的部分政治诉求，但其经济问题并未因“脱欧”迎刃而解，这极大影响了英国国内对“脱欧”问题的民意倾向，英国与欧盟关系也因“脱欧”问题受到考验。

　　“脱欧”为寻自由 实则难偿所愿

　　孔元指出，对自身“被边缘化”的担忧是英国选择“脱欧”的重要原因。随着欧盟一体化程度加深，英国对欧盟事务决策的影响力却在逐渐下降。21世纪以来欧洲面临的欧元危机、难民潮等问题也令英国对欧盟的部分制度和决定愈发不满。

　　孔元认为，英国“脱欧”的部分政治诉求确实得到了实现。英国脱离欧盟后不再受到欧盟法律法规的限制，进而重获更多自主权，能够通过修改或制定法规帮助国家发展。另外，以前首相约翰逊为代表的英国保守党人通过推进“脱欧”议程获得民众支持，稳固了执政权力。

　　同时，英国希望通过“脱欧”成为一个对全球事务有影响力的“世界的英国”，而不仅仅是一个只对欧洲事务有影响力的“欧洲的英国”。孔元认为，在这一点上英国未能得偿所愿。

　　“从英国脱离欧盟后在全球作出的外交努力中可以看出，英国有表现自身全球领导力的意愿，但实际上缺乏执行和贯彻这种意愿的能力。英国对自身国家实力的认知也高于许多国家对其的定位。”孔元分析称。

　　“脱欧”令经济雪上加霜 国内民意动摇

　　孔元指出，尽管有人认为，从长远来看英国将通过“脱欧”获得经济利益，但实际上，英国迄今几乎未能实现任何“脱欧”的经济诉求。

　　孔元称，与政治诉求类似，英国希望通过“脱欧”开拓更广阔的市场，与亚太等地区的更多国家达成贸易伙伴关系，但此举收效不佳。“尽管英国已经与日本、澳大利亚等几个国家签订自贸协议，但与美国等国的自贸协定签署遥遥无期，在加入全面与进步跨太平洋伙伴关系协定(CPTPP)等关键问题上也需要更多时间。”

　　孔元同时指出，英国经济本身就存在结构性问题，如去工业化严重、对消费和服务依赖程度较高、劳动力数量不足等。在这些问题上，“脱欧”不仅没有起到缓解作用，反倒雪上加霜。

　　英国首都伦敦作为全球重要的金融城市，“脱欧”之后大批金融机构离开伦敦迁往其他地区，英国流失了大量人才，竞争力因此下降。2022年以来的乌克兰危机也使英国经济承压更重，一段时间以来英国各界的罢工就是经济衰退的一个缩影。

　　英国2016年举行“脱欧”全民公投时，支持“脱欧”的人数比例为52%。但数据统计机构Statista近期发布的一项民调结果显示，54%的受访英国人认为离开欧盟是错误的，仅34%的人认为这是正确的决定。

　　对此，孔元称，越来越多的英国“脱欧”派人士开始动摇甚至后悔自己的选择，经济问题是导致这种现象的重要原因。

　　“脱欧”遗留棘手难题 英欧关系面临考验

　　有德国媒体认为，英国“脱欧”后，欧盟失去了其第二大经济体及欧盟预算的第二大净捐助国，对欧盟自身发展有着不可挽回的负面影响。尽管欧盟方面多次劝说英国放弃“脱欧”，但也未能阻止英国“脱欧”成为事实。“脱欧”问题遗留的诸多争议与难题也考验着英国与欧盟的关系。

　　“北爱尔兰相关问题就是遗留下来的一个棘手难题。虽然英国与欧盟在相关问题上达成一定共识并签订了‘北爱尔兰议定书’，但其中部分规定存在问题，英欧双方至今仍无法就修改规定达成一致。”孔元称，“另一方面，英国与欧盟仅在贸易方面达成了‘脱欧’协议，在防务安全合作方面却没有确定一个新的成熟机制，相关问题至今也没有解决。”

　　孔元认为，复杂的“脱欧”问题导致英国政府与欧盟关系出现裂痕，特别是在特拉斯担任英国首相的一段时间里。不过，苏纳克2022年10月接任英国首相后作出了许多努力试图修复英国与欧盟的关系。“苏纳克意识到，只有处理好与欧盟的关系，才有可能解决英国经济问题。”孔元说。(完)

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）