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中国的“数位身分证”在7月15日正式上路,只要透过身分证进行线上验证,就可以获得一组“网号”和“网证”,并可用来注册多个网站平台。 💻 虽然官方宣称,这项措施是为了减少各平台采集的用户个资、预防诈骗,但不少人担心,这会让中国政府能进一步追踪每个人使用的网站和App,而且还可能被“一键封号”。 目前这项措施还处于“自愿申办”阶段,但专家已纷纷表达关切,认为“数位身分证”会让中国民众更有意识地进行“自我审查”👀。 你对中国的“数位身分证”有什么看法?到底是打诈神器还是另一个言论审查的工具? 🤔

96,159 次观看 • 1 年前 •via X (Twitter)

34 条评论

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李剑芒0541 年前

当年要求实施实名制,说这样骗子就无处藏身了。实施后发现,骗子依然是骗子,匿名躲在暗处,而网民却光腚地站在骗子面前。他们的所以信息都被骗子掌控。

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Eric Liu1 年前

共匪真是世界上最大的毒瘤

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Allen1 年前

这跟当年让手机实名说防止被诈骗一个道理,你看现在多少人被电诈,数量反而越来越多了,而且是精准诈骗,那么百姓还不知道始作俑者是谁吗

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六必居酱瓜瓜1 年前

什么是"数位"身份证?我只知道 数字身份证 或者电子身份证。

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CHen1 年前

共匪用来封人嘴的

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Billi Bear1 年前

不做坏事怕什么审查?

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特供特权要安全1 年前

习近平要在封建倒退上一路走到黑

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5哥1 年前

😂 类似于三年疫情监禁全国人的的红绿码,绿码正常上网,黄码高度关注,监控,红码全网封杀!

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静心律己渡人1 年前

共匪不死,同胞难逃

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Ga1 年前

1984

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那年東京不太熱1 年前

我敢保证,但凡给发“二斤鸡蛋”,立刻全部“自愿申办”…😂

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老马1 年前

國內的人搞定後就會開始對海外的人進行大數據收集與管理了,海外的朋友你就等著吧,下一步就輪到你了。

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make love job1 年前

赶紧玩吧!以后就上不了外网了

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Fuhao Sun 孙富豪🇨🇳1 年前

德国之声真不愧为世界十大无良媒体之一

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🇺🇸🦅Tian Xue🇺🇸🦅1 年前

打著防詐騙的旗號控制所有人

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T Z1 年前

太好了!防止滋生纳粹

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Wonwill1 年前

就是健康码那玩意

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朝歌风1 年前

无德之声扣帽子那是有一手。当今的信息社会人人几乎成了一个透明人,通过正规渠道和程序,利用数字身份证更有利于保护人们的隐私。 即便没有数字身份证的推行,无论国内国外在注册网站平台时大多需提供个人的基本信息。 网络不是法外之地,即使没有数字身份证,你违规了违法了照样跑不了。

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酷达哈1 年前

数位?台湾岛上的产物吧

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辣条神教1 年前

我们生活在中国, 迫切的需要手机系统的自行重装系统功能. 目前中国的手机全部被限制, 用户无法重新安装系统, 只能用厂商定制的操作系统, 上网, dns全部被限制与监控. 而且只能安装他们认定的app应用程序. 小米等公司已经3年前完全禁止了用户刷机 急迫

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jeff lee1 年前

China's "digital ID" officially launched on July 15. By verifying identity online, individuals can obtain a "network number" and "network certificate," which can be used to register on multiple website platforms. 💻 Although officials claim this measure aims to reduce the collection

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了无挂碍1 年前

按照中国的国情,如果是“好事”是轮不到老百姓!如果极力美化宣传,让老百姓参与的,那肯定就不是什么对老百姓好的“好事”!所以是“好事”吗?哈哈

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rosabella1 年前

当然是言论控制,便于它们恐吓用户和抓人。 如果真的防诈骗,怎么会有那么多骗子抓不到?失踪人口找不到?骗子可以以极快的速度转移资金去海外,普通老百姓换汇,每年可怜兮兮的五万美金都要被刁难,各种为难,还不一定能全额换到。

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looklook..1 年前

共产党在现实中 和 网络中 都严格监控韭菜奴隶牛马们 因为政权不合法 脆弱 敏感 什么都怕 所以什么都要严管

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juexing_0071 年前

共产主义就是奴隶制

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Matthew1 年前

啥都可以用来质疑中国政府,我也是服了!之前注册都用手机号,这可是实名制的,难道不能一键封号?不能追踪。哦,忘了,你是专门造中国谣,诋毁中国过日子的。难道你美国爸爸还在给你打钱?BBC和法新社都拨乱反正了,你还不迷途知返?

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Lotus1 年前

真理部的一号工程,肮脏的政府官员群体首先配上。

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Richie Chen1 年前

言论审查不通过者,银行卡都用不了

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乌兰麦朵不是花1 年前

不用怀疑,反诈只是出师有名的由头,真实目的就是为了更好监控配件们。人群分级管理,言论分级管理,一键回帖不显示,一键封号,一键上门。线下物理摄像头已经满载无死角了,现在开始弄网络全域监控/管理了。

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bookmansu 桑间濮上1 年前

当年“健康码”的变种。 健康码跟踪你的行踪,网证监视你的网迹。 两码结合,墙国人都是裸体。

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伟1 年前

我认为这是好事,网络必须文明化法规化管控,网络数据不能让一些企业管控,网络数据由政府严格管控,网络不能成为法外之地

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jeff lee1 年前

of personal data by platforms and prevent fraud, many worry that it will allow the Chinese government to further track the websites and apps individuals use, and even enable "one-click account bans."

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红灯1 年前

中国没有数位身份证啊!这次只是把实体身份证变成网络身份证,就是现金支付改成网络支付一样的道理

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jiu s1 年前

不用想都知道,那肯定是封嘴的啊

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最近陶哲轩在 2024 年第 65 届国际数学奥林匹克上,陶哲轩做了一次 AI 和数学的演讲,非常精彩,从数学使用计算计算机的历史开始讲起,一直讲到大语言模型,干货相当多,尤其适合对数学有兴趣的同学。 (对数学没那么感兴趣的同学只想看 AI 部分的建议直接跳到 41 分的位置开始观看) 先摘录几个冷知识: 1. 我们使用机器做数学计算已经有数千年,最早的机器辅助计算可能是罗马人,然后是中国的算盘 2. 二战时就有人肉“计算机”,计算弹道和其他任务,多位女孩子,因为男士们在打仗,所以那时候的计算基本单位不是GPU,而是kilogirl-hour——“千名女孩工作一小时的计算量” 3. 现在,数学家们使用一种现代化的证明辅助编程语言,叫做 Lean。在 Lean 中有一个核心的数学库,通过众包的方式开发的,本科数学课程中看到的内容,比如微积分基础、群论基础或者拓扑学等等,这些都已经被形式化了,所以你不用从公理开始。 4. 现在数学领域有一种团队协作证明复杂数学定理的工作流程,那就是先编写一个称为“蓝图”的详细证明计划,将整个证明分解为数百个小步骤。每个步骤可以单独形式化,然后再将它们整合在一起,这样你就可以将一个庞大的论证分解成许多小块。先编写这个蓝图,然后团队中的其他人可以对论据的不同步骤的不同部分进行形式化。 去年,陶哲轩和几位同事一起解决了一个组合数学问题。这是一个组合学的问题。大约20人在短短三周内完成了,使用了蓝图工具,参与的人中有概率论专家,甚至还有一些并非数学家的人,他们是程序员,但在解决这些小型拼图问题上非常擅长。每个人都挑选了一个觉得自己能做的小任务,并完成了它。 在数学领域,通常很难这么多人一起合作,一般最多可能五个人合作。因为在大项目上合作时,你必须相信每个人的数学都是正确的。但是,一旦超过一定规模,这就无法实现了。但现在借助 Lean 编译器,它能自动检查。团队成员无法上传任何编译不通过的内容,会被拒绝。因此,你可以与一些从未见过的人合作。 最后是讲大语言模型,首先陶哲轩就打脸了 GPT-4 的论文(我猜是微软那篇《GPT-4,通用人工智能的火花》),论文中号称 GPT-4 能解决国际数学奥林匹克问题,但实际上,这个问题不是 2022 年国际奥数竞赛的原始问题,而是一个简化版本,并且他们测试了几百道国际奥数竞赛问题,成功率只有1%,论文里的这个是精心挑选的恰巧能做对的。 并且陶哲轩提到了基于大语言模型的一些改进的方案: 比如 CoT(Chain of Thought),也就是 LLM 做简单的算术运算都做不对,但是如果让它一步步解释,可能就对了。还可以教 AI 一些解题技巧,比如尝试简单的例子,反证法,尝试逐步证明等。 比如让模型和编程语言或者工具连接,将大语言的输出结果交给 Wolfram 这样的专业数学工具或者 Python 这样的编程语言验证,并且迭代的进行修正和验证,直到得到正确的结果,这可以提升大语言模型生成的效果。 即使借助这些手段,大语言模型还远远不能解决大多数数学问题,更不用说数学研究问题了! 当然陶哲轩也没太过打击大家对于 AI 的信心,表示我们在 AI 上还是在不断的取得进展,还提到了他日常是怎么用 AI 的,比如说把 AI 当成灵感之源。 > 我曾遇到过一个问题,我尝试了几种方法,但都无法解决。于是,我尝试询问 GPT,你建议我使用什么其他方法来解决这个问题?GPT 给我提供了 10 种可能的方法,其中有 5 种我已经尝试过,或者明显没有帮助。的确,有几种方法并不实用。但其中有一种我还没尝试过的方法,那就是针对这个问题使用生成函数。当 GPT 建议我使用这种方法时,我意识到这就是我漏掉的正确方法。所以,将 GPT 视为一个交流伙伴,它确实具有一定的用处。 还有使用 GitHub Copilot 帮他写代码,让它自动生成下一步的证明结果,Copilot 的智能提示有 20% 的概率能生成正确的下一步结果。 > 例如我使用的一个叫 GitHub Copilot 的工具,你只需要写下一半的证明,它就会尝试猜测接下来的内容。大概有 20% 的情况下,它能猜到接近正确的答案。然后你就可以说,我接受这个答案。好的,那么在这种情况下,我正在试图证明这个陈述。灰色的部分是 Copilot 给出的建议。结果发现第一行完全没用。不过第二行,尽管你可能看不清楚,却真的解决了这个问题。所以,你不能盲目接受它的输入,因为这些代码未必能顺利编译。但如果你对代码的运作方式已经有所了解,这将大大节省你的时间。这些工具正在变得越来越好。现在如果一个证明只需要一两行,它们就能自动完成。现在已经有了这样的实验,即通过迭代地让 AI 提供证明,然后让编译器进行反馈,如果编译出错,就把错误信息反馈给 AI。通过这种方法,我们开始能够验证四五步长的证明。当然,一个大型的证明可能需要数万行。所以,我们还没有达到能够立即得到一个正式证明的程度。但是,这已经是一个相当有用的工具。 对于大家关心的问题: AI 在数学领域现在到了哪一个阶段?是否未来几年利用 AI 能直接解决数学问题? 陶哲轩也给出了他的看法: > 我认为我们还远远没有达到这个阶段。如果我们专注于非常特定的问题,你可以定制专门的 AI 来处理一小部分问题。即便如此,它们也不是完全可靠的,但还是有用的。不过至少在接下来的几年里,它们基本上将是非常有用的辅助工具,超越了我们已经熟悉的暴力计算辅助。 他还提到了一些可能的 AI 能在数学领域提供帮助的方向: - AI 能够非常好地生成有价值的猜想 > 比如,我们已经看到了关于结理论的例子,它们已经可以推测出两个不同的统计量之间的关系。因此,我们希望能够创建大量的数据集,输入到 AI 中,它们就会自动找出各种不同的数学对象之间的有趣联系。虽然我们还不知道如何做到这一点,部分原因是我们没有这些庞大的数据集。但我认为这是未来可能实现的一个方向。 - 批量或者说规模化的证明大量数学定理 > 现在,因为证明定理是如此繁琐和艰难的过程,我们一次只能证明一个定理,如果你效率很高,可能一次能证明两三个。但是有了 AI,你可以设想一下未来的情况,我们不是试图解决一个问题,而是处理一类类似的1000个问题,然后告诉AI,尝试用这个方法解决这 1000 个问题,然后报告结果,哦,我能用这种技术解决 35% 的问题。那么另一种技术呢?我能解决这个百分比的问题。或者如果结合这些方法,又能解决多少问题?你可以开始探索问题的空间,而不是一个接一个地解决问题。这是你现在根本无法做到的事情,或者是你需要几十年时间,通过数十篇论文慢慢搞清楚各种技术能做什么,不能做什么。但是有了这些工具,你真的可以开始做规模前所未有的数学研究。所以,未来将会非常令人兴奋。 演讲环节结束前的最后一句话说的特别好: > 我们仍然会以传统方式证明定理。事实上,我们必须这样做,因为如果我们自己都不知道如何做这些事情,就无法引导这些 AI。但是我们将能够做很多现在无法做到的事情。 这恰恰也是我们现在使用 AI 辅助编程的问题:如果我们自己都不知道如何构建软件,就很难引导好 AI 帮助我们生成高质量的代码。 尽管 AI 在数学和编程领域变得越来越有用,但人类的洞察力和创造力仍然是创作价值的关键。 原始 YT 视频:

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