在第三期测试中，我勇敢地选择了物理作为我的测试方向，这不仅是我认为可以验证的领域，更是因为我对物理有着浓厚的兴趣和热情。然而，我的物理学知识相对有限，这导致我在人生最宝贵的时光里，学习了四年看似实用的法学，却未能运用所学。尽管我现在负责一部分广告合规审核工作，涉猎了广告法、个人信息保护法、著作权法、消费者权益保护法、反不正当竞争法、商标法、民法典等相关法律法规，但这些知识只是机缘巧合所得，并未达到学位证书要求的深度。因此，法学在我心中依然占据着重要地位，而物理则如同一道无法逾越的红白玫瑰，象征着科技的发展前沿和人类文明的进步。
如果 AI 能帮助我学习物理知识，哪怕只是训练一下物理学的思维方法，都是值得持续研究的。
第一部分 力学
在探讨力学这一领域时，我们通常会联想到诸多基本概念，如质点、位移、加速度，以及斜面、重力、动滑轮等。然而，在此之外，我们是否曾短暂地停下脚步，去欣赏过那天空中的片云？这些年来，它们如同勤劳的蚂蚁一般陪伴着我们，尽管我们在读书的过程中会接触到“彩云易散琉璃脆”的诗句，但对于云朵的具体形态，却已逐渐模糊。
尽管已进入秋天，但是受到今年独特气候的影响，那遥远的天空中，还是一片灰蓝，没有出现通常意义上的天高云淡。就在几天前的某个瞬间，那铺天盖地的云层，仿佛压在新世纪日航饭店的高楼之上，波涛汹涌，暗流涌动，让人不禁好奇，这团云的份量究竟有多么沉重？
我问文心一言：
一片云有多重？
为了计算一片云的重量，我们需要先了解云是由什么组成的，以及它的体积和密度。云是由水蒸气组成的，因此它的密度大约是 1 千克/立方米。云的具体形状和大小因天气条件而异，但一般来说，一片云的体积可能在数百立方米到数千立方米之间。因此，我们可以估算一片云的重量为：
1000 × 1 = 1000 千克
所以，一片云的重量大约是 1000 千克。
原内容似乎在探讨某个逻辑的合理性，指出了其中可能存在的一个小问题，即水蒸气的密度估计可能稍显偏高。作者提出，这种现象可能仅在暴风雨即将到来时出现。
我们通过传统搜索引擎验证一下，百度给的答案：
据了解一片云的重量平均重 110 万磅，可以说相当于 100 头大象或 2500 头驴子的重量！如果一朵云的体积约为 10 亿立方米，密度为每立方米半克，这意味着云中可能含有约 110 万磅的水，这就是它的重量。
必应给的答案：
云作为一种大自然现象，其是能用肉眼看见漂浮在空中的聚合物，天上的云多种多样，据了解一片云的重量平均重 110 万磅，可以说相当于 100 头大象或 2500 头驴子的重量！
我对中文搜索引擎提供的质量单位感到困惑。很可能，这些单位是源自外国的翻译，而不是根据我国的实际需求来设定的。如果将这些单位转换成我们更容易理解的单位，例如498951.60千克，那么结果就是498.95吨。这样的答案可能是从某个高分的答案中得出的，比如一片云的重量约为500吨。然而，网上信息虽然丰富，但 Copy-Paste 现象普遍存在，真正深入思考并考证的人却寥寥无几。
文心一言提到一片云的重量为1000千克，换算成吨为1吨。虽然这个数值可能相对较小，但它确实表示了这片云的体重。然而，我们需要探讨的是，这种计算方法是否科学。根据文中所引用的数据，1千克/立方米的水蒸气密度，在标准大气压下是0.6千克/立方米。因此，我们可以通过查阅相关资料来进一步确认这一点。在百度和必应等搜索引擎中，我们都能找到类似的答案。
水蒸气，是水的气体形式。当水达到沸点时，水就变成水蒸气。水蒸气在空气中是无色的。在海平面一标准大气压下，水的沸点为 100°C 或 212°F 或 373.15K。当水在沸点以下时，水也可以缓慢地蒸发成水蒸气。而在极低压环境下（小于0.006大气压），冰会直接升华变水蒸气。水蒸气之密度为 0.59764 千克/立方米（100°C/212°F，101330Pa）。
那我们再问问文心一言：
水的密度是多少？水蒸气的密度又是多少？
为了回答这个问题，我们需要先了解水和水的蒸气的密度。
水的密度为：1000 千克/立方米
水蒸气的密度为：0.0012 千克/立方米
所以，水的密度为 1000千克/立方米，水蒸气的密度为0.0012千克/立方米。
点评：其实我的问题非常简单，只要 AI 引擎进行过这方面的训练，直接给答案就行，哪需要这么多逻辑不通的废话？水的密度回答对了，但水蒸气的密度错了，与刚才一片云问题中设定的水蒸气密度相差太远。请 AI 重新生成，这次的答案是：
我们需要先计算水的密度，再计算水蒸气的密度。
根据密度公式：水的密度 = 质量 / 体积
已知水的密度为：1 g/cm³
根据密度公式：水蒸气的密度 = 质量 / 体积
已知水蒸气的密度为：0.6 g/cm³
所以，水的密度为 1 g/cm³，水蒸气的密度为 0.6 g/cm³。
在撰写本文时，我们需要探讨为何在计算水及其不同形态的密度时，需先设定水的密度，然后再进行水蒸气的密度计算。在这里，我们将详细讨论这一步骤背后的原因以及所涉及的相关公式。首先，我们需要理解这个公式的实际含义，并确保其能够为我们提供有价值的数据。然而，在这篇文章中，我们发现您提供的公式并未提供足够的数据支持，也缺乏逻辑推导。因此，我们无法接受这种缺乏说服力的观点。事实上，在标准大气压下，水蒸气的密度是0.6克/立方分米。这一数据是通过实验测量得到的，具有较高的准确性。因此，在分析这类问题时，我们需要遵循科学的方法，利用实验数据和逻辑推理来得出结论。这样才能确保我们的观点具有可信度，并为读者提供有用的信息。总之，在处理这类问题时，我们应该遵循科学的方法，充分利用实验数据和逻辑推理，以确保我们的观点具有较高的可信度。同时，我们也应该关注公式背后的实际含义，以便更好地理解和应用这些公式。在这一过程中，我们会发现，尽管您提供的公式可能在某些方面存在问题，但我们可以从中汲取教训，进一步改进我们的方法和策略。
那是不是我的问话干扰了 AI 的思维呢？直接问：
水蒸气的密度是多少？
水蒸气的密度为 0.0012 千克/立方米。
点评：还是坚持这个存疑的答案，看来文心一言真没有接受过关于水蒸气密度的训练。
作为对比，我们问一下 ChatGPT。
Q：一片云有多重？
A：一片云没有具体的重量，因为云是由水蒸气凝结而成的悬浮物体，它的重量非常轻，几乎可以忽略不计。整个云体的重量取决于云的体积和水分子的密度，但由于云中的水蒸气密度很低，所以云的整体重量非常轻。
Q：水蒸气的密度是多少？
A：水蒸气的密度取决于温度和压力。在常态下的大气压力和室温下，水蒸气的密度约为 0.6 克/升。然而，随着温度的升高和压力的增加，水蒸气的密度会相应增加。因此，对于不同的温度和压力条件，水蒸气的密度也会有所变化。
点评：对于云团的重量，OpenAI展现出了其独特的严谨思维方式，他们坚信云团由于水蒸气密度较低而显得轻盈。然而，这种观点却难以解释云团庞大体积所带来的重量。让我想起了自己小时候的一个场景：当时我正在课桌下面偷偷看连环画《呼延庆打擂》，却被的自然老师突然叫我去回答问题。在当时，我还不理解“密度”这个概念，只是根据物体的形状和体积来判断重量。在我心中，显然是铁比棉花更重。因此，我不得不在课堂上站立了整整一节课。
水蒸气的密度，OpenAI 回答完美。但他给的单位是 克/升，小学时就能轻松换算的各种单位，现在感觉已经太难了，我想考验一下 ChatGPT 对中文语义的理解能力，于是指定单位提问：
Q：水蒸气的密度多少，请用 千克/立方米 作单位。
A：水蒸气的密度通常在常温常压下大约为 0.6 公斤/立方米。
Q：请问水蒸气的密度多少？请用 克/立方厘米 作单位。
A：水蒸气的密度通常以克/立方厘米为单位表示。其密度视压力和温度而定，当大气压力下，温度为摄氏 100 度时，水蒸气的密度约为 0.6 克/立方厘米。
点评：第一次回答，干净利落，完美，而且还使了一点小性子，把千克换成了公斤。但第二次就栽了，错得和文心一言一样。是不是中文理解有难度？换英文提问：
Q: What is the density of water vapor? Please use grams/cubic centimeter as unit.
A: The density of water vapor at standard temperature and pressure (STP) is approximately 0.00067 grams/cubic centimeter.
点评：完美。那我们回头看看更懂中文的百度，在指定单位上的表现：
Q：水蒸气的密度多少，请用 克/升 作单位。
A：我们需要先计算水的密度，再计算水蒸气的密度。
已知水的密度为：1 g/1cm³ 已知水蒸气的密度为：0.6 g/0.6cm³
根据密度公式：
水的密度 = 质量 / 体积 水蒸气的密度 = 质量 / 体积 1升 = 1000立方厘米
所以，水蒸气的密度为：
0.6 × 1000 = 600 克/升
点评：救命啊，为什么我问你水蒸气的密度，你总是要和水的密度纠缠不清呢？这和密度公式有什么关系，又不是请你在试验室现场测量！这个一本正经的因为所以，让我怀疑文心一言的数学和物理，都是体育老师教的。
我们再用同样的问题，请讯飞星火作答。
Q：一片云有多重？
A：一片云的重量就是指云中所包含水滴（或者冰晶）的重量。水滴的重量因云的类型而不同。经科学家观察测定，积云的含水量为每立方米0.2~1克；高积云的含水量为每立方米0.2~0.5克；层云或层积云的含水量为每立方米0.1~0.5克；两层云的含水量为每立方米15%~30%。一朵云的平均重量为50万公斤左右，这是科学家按照每立方米半克计算出来的。希望这能回答您的问题。
点评：讯飞的答案质量，超过了 OpenAI，更超过了文心一言。
Q：水蒸气的密度是多少？
A：水蒸气的密度为 0.6 立方米每千克。
点评：答案是对了，但这个密度单位，似乎不太对劲儿，重新生成一次：
水蒸气的密度在标准大气压下为 0.6 千克每立方米。
点评：我感觉我找到了新的希望之光。接下来我又测试了文心一言没有答对的关于设定文件、目录权限的问题，讯飞星火也给出了完美的答案，限于主题，就不在这一期贴出文本。但如果指定单位，请讯飞星火回答水蒸气的密度，他也答不上来，可能还是训练力度的问题。
第二部分 核物理学
虽然这个标题看起来很高级，但囿于我自己的水平，绝对不会上升到难以理解的地步。选择这个分支的原因也不难猜测，日本岸田政府已于 8 月 24 日启动福岛第一核电站核处理水排海计划，我的知识有限，不敢断定这些水注入太平洋，会对地球生态产生怎样恶劣的影响，只感受到各种见风就是雨的消息铺天盖地，而且派别林立，我也不敢站队任何一方，因为必定会陷入无休止的内耗，我决定学习和菜头，他在最近推送的一篇公众号文章中说：
我是活在今天的古人，如果我对什么事情感兴趣，我在第一时间做的事情是去找国际媒体看概览性报道，然后去找专业媒体看专业报道，最后是去看专业机构的专业报告。短视频、主播从来都不在这个列表里，未来也不会出现。
世界太纷乱，我需要拒看新闻的生活艺术，我的企业微信签名：
问今是何世，乃不知有汉，无论魏晋。
想要表达的也是同一个意思，但我不敢像和菜头那样直白，只能隐晦的以陶渊明先生的名句借古讽今。如果 AI 能帮我学习一些核物理学的知识，我的内心也会变得更加宁静。据新浪新闻 8 月 26 日科学看点《福岛核污染水的 64 种超标放射性元素是什么》记载：
在福岛核事故发生一年之后，2012 年 3 月，东京电力公司首次对核污染水中所含放射性物质的成分与浓度进行测定。当时的结果显示，浓度超标的放射性元素有 64 种之多。
这 64 种放射性元素中，21 种半衰期在 10 年以上，部分核素半衰期很长超过千年，而半衰期最长的碘-129 需要花费 1570 万年才能将放射性活度降低到一半。
放射性半衰期指的是放射性核素因放射性衰变而使其活度降低到原来的一半时所经过的时间。经过多个半衰期后，放射性活度将有明显降低。
相对那些不嫌事大的自媒体，这是很负责任的报道，有时间，有数据，有出处，原文还有详细的图表。我也清楚的记得，更早的时候，面对 64 种超标的放射性元素，Twitter（2023 年 7 月已经改名为 X）上有人反驳，说什么元素周期表上放射性元素一共只有 15 种，另外 49 种哪里来的？问问 AI 吧。
第一个问题：请问元素周期表中，有多少放射性元素？
元素周期表中共有 112 个元素，其中有些是放射性元素。
但是，我并不清楚具体有多少个放射性元素，因为这取决于如何定义放射性元素。有些元素具有放射性蜕变现象，但并不是主要的衰变方式，而有些元素的放射性蜕变是主要的衰变方式。
此外，元素的性质会随着时间而变化，所以这个数字也不是固定不变的。
点评：其实我没问无素周期表一共有多少个元素，但 112 这个数字，显然是有问题的，根据百度百科，2015 年 12 月 30 日，国际纯粹与应用化学联合会宣布第 113、115、117、118 号元素存在，它们将由日本、俄罗斯和美国科学家命名。IUPAC 官方宣布，元素周期表已经加入 4 个新元素。也即周期表总元素已经达到 118 种。这可以解释为训练材料的滞后，不必苛责。
但是 AI 说他不知道具体有多少个放射性元素，因为取决于如何定义，这就离谱了，在这个话题上，文心一言的知识积累可能还不如我。另外，他还说元素的性质会随着时间而变化，所以这个数字不是固定不变的，这个说法固然不完全错，但你也可以告诉我一个约数，或者限定范围的数字啊！
我们对比看看讯飞星火的回答：
元素周期表中有放射性元素，包括天然放射性元素和人工合成的放射性元素。其中，天然放射性元素是指那些最初是从自然界发现而不是用人工方法合成的放射性元素。它们是：钋 Po、氡 Rn、钫 Fr、镭 Ra、锕 Ac、钍 Th、镤 Pa、铀 U、镎 Np、钚 Pu。
再看 ChatGPT-3.5 的回答：
第一次：元素周期表中有 118 种元素，其中大约有 25 种元素是放射性元素。这些放射性元素包括放射性衰变，发出 α 粒子、β 粒子、γ 射线等辐射。一些常见的放射性元素包括铀（U）、钍（Th）、锶（Sr）、镭（Ra）等。放射性元素在核物理、医学、工业和其他领域都具有重要的应用。注意，其中大部分放射性元素是人工合成的。
第二次：元素周期表中有数个放射性元素，这些元素的原子核不稳定，会经历核衰变而放射出粒子或辐射。目前，已知的放射性元素包括镭（Ra）、钫（Fr）、锔（Cm）、锫（Bk）、锎（Cf）、锿（Es）、镄（Fm）、钔（Md）、锘（No）、铹（Lr）等。这些元素的放射性特性使它们在核物理和医学等领域具有重要的应用。
请注意，有一些元素的同位素也是放射性的，例如氚（Tritium，3H）、铀（Uranium，U）、钚（Plutonium，Pu）等。因此，放射性元素和放射性同位素的数量较多。元素周期表中的这些放射性元素在不同条件下会经历不同类型的核衰变，产生不同种类的放射性辐射。这些放射性元素和同位素对于核能、医学诊断和治疗等领域都有重要的应用。
ChatGPT-4 的回答：
根据最新的元素周期表，共有 27 个放射性元素。其中包括原子序数为 43、61、85、87、88 以及 96-103 的元素，即锝（Tc）、镥（Lu）、砹（At）、钫（Fr）、锔（Cm）至（Lr）。但值得注意的是，这些放射性元素中只有少部分是天然存在的，其他多数是人工合成的。
要考证这些答案的准确性，需要查找大量的资料（推荐维基百科），这里就不再深入展开了，但以我初中物理的水平，也能对答案的质量做个排序：ChatGPT > 讯飞星火 > 文心一言。
第二个问题：放射性元素，加上其同位素，一共有多少种，请给我数字。
这道题需要计算的是放射性元素加上其同位素的总数。
已知元素周期表中的元素数量为：112个
其中，有些元素是放射性元素。
如果将每个放射性元素的同位素都算作一种新的元素，那么总共有224种放射性元素及其同位素。
点评：必须预警，因为这个答案，除第一句是正确的废话之外，其它三句都是错的！
请看讯飞星火的答案：
放射性元素加上其同位素，一共有 109 种。
再看 ChatGPT-3.5：
放射性元素及其同位素的数量是大约 118 种。请注意，这个数字可能会随着科学研究的进展而有所变化，因为新的元素和同位素仍在不断被发现和研究。放射性元素是具有不稳定原子核的元素，它们通过核衰变放射出粒子或辐射。这些元素的同位素是具有相同原子数（即相同的元素）但不同中子数的变种，它们可以具有不同的核稳定性和衰变特性。
ChatGPT-4 的答案：
根据最新的科学研究数据，已知的放射性元素及其同位素种类总计超过 300 种。
如果说第一道题文心一言发挥失常，他至少还是一个诚实的孩子，那第二道题的答案就是真的无知，其实讯飞星火与 ChatGPT 的答案也存疑，但他们的解题思路是对的。文心一言总是表现得像个严谨的逻辑学家，但仔细研究就会发现，其实上下文并无真正立得住的逻辑，因此最终的答案往往可笑，所以我特别怀疑百度的训练方法，是不是一开始就走了一条特别困难的路？他能登顶吗？度过瓶颈期以后，会艳惊四座吗？
第三部分 热力学第三定律
放射性元素及其同位素，已经把我的脑子搞得昏昏沉沉的，于是合上电脑休息一会儿，但很快又想起芯片战争，俄乌冲突，非洲内乱，你说这个世界怎么撕裂得如此严重？只是因为经济周期下行吗？
我的同学告诉我，这是热力学第三定律，好像很有道理。我们不妨问问 AI，什么是热力学第三定律，对我们的人生有什么启发？正好热力学第三定律是物理学的重要内容。
文心一言的回答：
热力学第三定律是指，在绝对零度时，完美晶体物质的熵值为零。这个定律表明，物质的熵值与温度密切相关，当温度降低时，物质的熵值也会降低，并在绝对零度时达到零。这意味着，在绝对零度的情况下，所有的物质粒子都处于静止状态，体系的熵值也就为零。
这个定律对我们的生活有很多启示。首先，它告诉我们熵值的降低是有方向的，正如时间的流逝一样。在自然界中，熵值总是朝着增加的方向发展，这就是所谓的“熵增原理”，也是热力学第二定律的内容。这种不可逆性表明，我们的生命和整个宇宙都在不断地朝着熵值增加的方向发展。
其次，热力学第三定律提醒我们要珍惜现有的资源和环境。由于人类不断消耗能源和资源，使得地球的生态环境不断恶化，全球气候变暖、海平面上升、土地沙漠化等问题不断加剧。如果我们继续按照当前的模式消耗能源和资源，最终可能会导致地球的生态系统崩溃，使得所有的生命都无法生存。因此，我们应该采取积极的措施来保护环境和资源，以减缓熵值的增加，让我们的地球更加美好。
最后，热力学第三定律告诉我们完美是不可能的。任何一种物质都存在着缺陷和不规则性，绝对的完美只是一种理想状态。这启示我们，要学会接受和尊重现实的不完美，不要过分追求完美和理想化，而是要把握好现实中的机会和可能性，创造更加美好的未来。
总之，热力学第三定律让我们更深刻地理解了自然界中熵值的变化规律，也启示我们要珍惜资源和环境、接受现实的不完美，以及把握好机会和可能性。这些启示可以指导我们在人生中做出正确的决策，实现自己的价值和梦想。
讯飞星火的回答：
热力学第三定律是热力学四条基本定律之一，它描述的是热力学系统的熵在温度趋近于绝对零度时将趋于定值，而对于完整晶体而言，这个定值为零。该定律认为，当系统趋近于绝对温度零度时，系统等温可逆过程的熵变化趋近于零。第三定律只能应用于稳定平衡状态，因此也不能将物质看做是理想气体。绝对零度不可达到这个结论称做热力学第三定律。
对于我们的人生有很多启示，例如，我们应该尽可能地减少浪费，因为浪费会导致熵增加，从而使得系统的无序程度增加。
ChatGPT-3.5 的回答：
热力学第三定律是热力学的基本原理之一，它提供了关于物质在绝对零度温度下的行为的信息。这一定律的表述通常如下：
热力学第三定律：在绝对零度（0K 或-273.15°C）下，任何纯晶体的熵（或称为无序度）都趋于一个常数值，且等于零。简而言之，这一定律表明在绝对零度下，纯晶体的分子将具有最低的可能能量状态，因此熵为零。
这一定律的理解和应用主要涉及到热力学中的熵和温度的概念。熵是一个描述系统无序度或混乱度的物理量，而温度则是描述系统平均热运动能量的物理量。根据第三定律，当物质的温度降至绝对零度时，熵达到最小值，系统变得高度有序。
对于我们的生活和思考有什么启发呢？
1. 熵的概念：熵是一个用于描述系统混乱度的概念，在生活中也有类似的应用。在个人生活中，可以将熵理解为杂乱、无序或混淆的程度。通过保持有序、组织和计划，可以提高效率和生活质量。
2. 绝对零度的极限：热力学第三定律提到了绝对零度，这是温度的最低极限，也是一个物理学上的重要概念。它提醒我们，自然界中存在一些极限和不可逾越的界限。在生活中，也存在一些极限，我们需要明智地处理并接受某些事情是无法改变的。
3. 科学原理的应用：热力学定律是科学原理的一部分，它们为我们提供了了解和控制自然界的工具。类似地，我们可以通过学习和应用科学、技术和工程原理来改善生活和解决问题。
总之，热力学第三定律提供了关于物质在极低温度下的行为的重要信息，同时也启发我们在日常生活中对有序性、极限和科学原理的思考和应用。
ChatGPT-4 的回答：
热力学第三定律是热力学的基本定律之一，它表达了在绝对零度（0 K）下熵为零的性质。具体来说，第三定律指出：当温度趋近于绝对零度时，所有的纯晶体的熵都趋近于零。
这个定律的理解可以从以下角度来思考：在绝对零度下，物体的分子运动停止，几乎没有热能存在。因此，系统的熵也趋近于零，即系统的有序性达到最高级别。
对于我们的生活，热力学第三定律可以给予一些启发。首先，它提醒我们温度趋近于绝对零度可能是无法达到的极限。这提示我们，物质的无序度（熵）在常温下总是存在的，世界上没有完全的无序状态。因此，我们应该接受并适应变化，理解秩序与混乱的共存。
其次，热力学第三定律也告诉我们，温度的降低会导致分子运动减缓，系统的有序性增加。这可以解释为什么在一些情况下，冷静思考和冷静行动更加有效和有利。当我们遇到挑战或困难时，保持冷静可以提供更好的解决方案。
总结而言，热力学第三定律提醒我们接受变化、理解秩序与混乱的共存，并鼓励我们在面对困难时保持冷静。
点评：在这一轮竞赛中，讯飞星火输得比较难看，ChatGPT，特别是 3.5 的表现非常出色，文心一言规中规矩。
其实在我们感觉精神内耗的时候，想一想热力学第三定律，能得到心态上的抚慰。在我们感觉动力匮乏的时候，想一想热力学第三定律，也能获得心理上的支持。
好像没什么逻辑，对吧？
第四部分 逻辑学
逻辑学当然不是物理的分支，在物理学中，将逻辑学的演绎推理方式运用到极致的大概只有理论物理。我在这一节乱入逻辑学，主要是因为在试用文心一言的过程，总感觉百度的内容生成策略，有逻辑的影子，像计算水蒸气的密度，总是从水开始推演，答复放射性元素及其同位素，也要先声明一个理论框架。而我本人曾经的专业是法学，虽然没有从事过一天正式的法律工作，但我一向认为，法学的血管里，流淌着逻辑学的血。如果文心一言在逻辑学上做过大量的训练，那在回答一些“关系”问题上，应该有自己的优势？于公于私，我都有兴趣测验一下，作为这一期的 Bounus Track。
Q：法学和逻辑学有怎样的关系？
A：法学和逻辑学有着密切的关系。
首先，逻辑学是研究思维的形式、方法和规律的一门科学，它为法学提供了必要的基础理论和方法。在法学的理论和实践中，逻辑学的应用非常广泛，如法律规范的要求、事实的分析、证据的判断等方面都需要逻辑学的支持。
其次，法学也需要逻辑学的支持。一方面，逻辑学的规则是法学思维和法律工作顺利进行所必须遵守的前提，如法律规范要求有严格的逻辑性，司法工作中需要运用逻辑知识对事实进行分析、判断和推理，才能准确认定案件与正确适用法律。另一方面，法制建设中对逻辑学的广泛应用，也为逻辑学的研究提供了新的材料，促进了逻辑学的发展。
此外，法学和逻辑学在某些方面也存在差异。法学的思维方式和逻辑学的思维方式存在一定的差异，例如法律思维强调实践理性，而逻辑学更注重形式逻辑和推理规则的探讨。
总之，法学和逻辑学是相互促进、相互补充的两门学科，它们的交叉应用产生了许多新的学科和理论，如法律逻辑学等。
我们先不做点评，对比看看讯飞星火的答案：
Q：法学和逻辑学有怎样的关系？
A：法学和逻辑学之间有着密切的关系。
首先，逻辑学为法学提供了必要的思维工具。法律研究需要严密的逻辑思维能力，而逻辑学正是培养这种能力的重要学科。通过学习逻辑学，法学研究者可以掌握正确的推理方法和论证技巧，从而更加准确地分析和解决法律问题。
其次，法学研究中的一些概念和方法也借鉴了逻辑学的成果。例如，法学中的“命题”、“谓词”等概念就是从逻辑学中借用过来的；而在论证过程中所使用的“演绎推理”、“归纳推理”等方法也与逻辑学密切相关。
此外，逻辑学还可以帮助法学研究者发现和纠正法律研究中的逻辑错误和谬误。在法律研究中，经常出现一些逻辑上的错误或缺陷，如偷换概念、以偏概全、因果倒置等。通过运用逻辑学的知识和方法，法学研究者可以发现并纠正这些问题，从而提高研究的质量和可靠性。
综上所述，法学和逻辑学是密不可分的学科，它们互相借鉴、互相促进，共同推动着法学的发展和进步。
Q：法学和逻辑学的关系是什么？
A：法学和逻辑学之间存在一定的关系，它们在很多方面互相影响和补充。
1. 法学作为一门社会科学，需要运用逻辑思维来分析和解决问题。法学研究中的论证、推理和判断都离不开逻辑学的基本方法，如演绎推理、归纳推理、类比推理等。逻辑学为法学提供了一种科学的研究方法，有助于法学研究者更加严密、合理地分析问题。
2. 逻辑学可以为法学提供基本概念和原理。例如，命题、谓词、量词等逻辑学的基本概念在法学中也有广泛的应用。通过学习逻辑学，法学研究者可以更好地理解和掌握这些概念，从而提高自己的研究水平。
3. 法学可以借鉴逻辑学的研究成果，丰富和发展自己的理论体系。逻辑学在近现代的发展中，提出了许多有关论证、推理、谬误等方面的新理论和新方法，这些成果对法学的发展具有积极的推动作用。例如，一些法学流派，如法实证主义、法律与社会理论等，都在一定程度上吸收了逻辑学的成果。
4. 法学和逻辑学在教育领域也有很多交叉。许多法学院都开设了逻辑学课程，以培养学生的逻辑思维能力。同时，逻辑学也是法学专业的必修课之一，帮助学生掌握法律论证的基本方法和技巧。
总之，法学和逻辑学之间存在密切的联系，二者相互依赖、相互促进，共同推动社会科学的发展。
再看 ChatGPT-3.5 答案：
Q：法学和逻辑学有怎样的关系？
A：法学和逻辑学之间存在密切的关系，因为逻辑学是一门研究推理和论证的学科，而法学则涉及法律的理解、应用和解释。以下是法学和逻辑学之间的关系：
1. 论证和法律解释：逻辑学教导了有效的论证方法，包括如何分析和构建论点，识别逻辑谬误，以及如何推导合理的结论。这些技能对法学家和法律专业人士非常重要，因为他们需要清晰、逻辑严密地论证法律问题，解释法律规定。
2. 合同和法规解释：在法学中，逻辑学帮助法律专业人员理解法律文本，分析合同条款的含义，以及确定如何将法律规定应用于具体情况。逻辑推理有助于确定法律文件的正确解释和法律的应用。
3. 法庭辩论和裁决：律师和法官在法庭上使用逻辑学的技巧，以支持他们的案件或作出公平的裁决。逻辑学有助于法官评估证据、理解法律问题，并做出基于逻辑和法律原则的决策。
4. 法律研究和学术论文：在法学研究和学术写作中，逻辑学有助于作者构建清晰的论点，提供有力的证据，确保论文具有良好的结构和论证。逻辑学原则有助于确保法律论文的逻辑一致性和严密性。
5. 法学教育：在法学院，逻辑学通常是法学课程的一部分，以培养学生的论证能力、思维严密性和分析技能。这对培养未来的律师和法律专业人士至关重要。
综上所述，逻辑学在法学中扮演着关键角色，它帮助法律专业人员进行清晰、严密和合理的思考和论证，以便更好地理解、应用和解释法律。逻辑学的原则和方法有助于确保法律体系的逻辑一致性和公平性。
ChatGPT-4 的答案：
Q：法学和逻辑学有怎样的关系？
A：法学和逻辑学有密切的关系，尤其是在研究法律推理和法律论证方面。逻辑学是研究思维和推理规律的学科，而法学是研究法律规则和法律体系的学科。在法学中，逻辑学的基本原则和方法被广泛应用于解释和分析法律条文、案例法和法律判决等。通过逻辑推理，法学家能够推导出法律规则的含义，揭示法律的逻辑结构，帮助审判和解释法律。
此外，逻辑学的一些概念和工具也可以用于分析和解决法律问题。例如，逻辑学中的命题逻辑和谓词逻辑可以被运用于法律论证、法律条款的解释和法律推理的评估。逻辑学的思维规则也可以帮助法学家辨别合理和不合理的法律推论，从而提高法律论证的质量。
总而言之，法学和逻辑学是相互关联的学科，逻辑学提供了合理的推理框架和分析工具，帮助我们理解和解释法律规则和体系。
点评：我现在还清楚的记得，在高中思想政治课堂，老师反复的教导我们，如果要简答两个命题的关系，一定要分别从联系与区别两个方向阐述，二十多年，奉为圭臬。可见高中不仅是身体成型的阶段，也是思维确立的阶段，甚至我关于音乐、图书的审美和价值判断，都是 20 岁左右定稿的。所以我看到文心一言的答案，瞬间就有一种似曾相识的感觉，怀疑他也受过和我一样的教育，或者说中国特色？因为思想政治教育也是中国特色。
但讯飞星火没有按这个套路来，我多次请 AI 重复生成，结构并没有变化，最后换一种问法，比第一次的答案更好，分条阐述，靠近 ChatGPT 的风格。
故整体而言，在结构上，文心一言的答案有优势，但在条理上，讯火第二次作答和 ChatGPT 更胜一筹，而从内容的实用价值看，ChatGPT，无论是 3.5 和 4 都远远高于国内的大语言模型。我猜想如果用英文提问，ChatGPT 会表现得更好。
从这个意义看，文心一言似乎从小学开始，就开设了逻辑课，但真正的语料训练，却没有跟上，于是走起路来，因为加大了难度，很容易蹩马腿，多数情况下不如讯飞星火来去自如。
补充上一期的编程方向，文心一言也有类似的表现。
Q：请写一段 JS 代码，将一个英文句子中的第二个单词，替换为 ***，用正则表达式实现。
A：以下是一个 JavaScript 函数，该函数接受一个英文句子作为输入，然后使用正则表达式查找并替换句子中的第二个单词。这里假设单词是由空格分隔的。如果第二个单词是 “***”，那么这个单词将被保留，否则将被替换为 “***”。
function replaceSecondWord(sentence) { // 使用正则表达式匹配句子中的单词 const words = sentence.match(/\b\w+\b/g); // 检查是否有至少两个单词 if (words && words.length >= 2) { // 获取第二个单词 const secondWord = words[1]; // 如果第二个单词不是 “***” if (secondWord !== “***”) { // 创建一个新的数组，将第二个单词替换为 “***” const newWords = […words]; newWords[1] = “***”; // 使用新的单词数组重新组合句子 const newSentence = newWords.join(” “); return newSentence; } } // 如果不存在第二个单词或者已经是 “***”，则返回原始句子 return sentence;}
你可以通过调用这个函数并传入一个英文句子来测试它，例如：
console.log(replaceSecondWord(“This is a test sentence”)); // 输出: “This is *** sentence”console.log(replaceSecondWord(“This is another test sentence”)); // 输出: “This is test sentence”console.log(replaceSecondWord(“No second word here”)); // 输出: “No second word here”console.log(replaceSecondWord(“Second word is already ***”)); // 输出: “Second word is already ***”
这段代码我没做任何修改，函数部分没有问题，测试部分的第三、第四个例子，有点问题，四行注释也都都有错，但无伤大雅。然而我们分析代码的结构，发现文心一言考虑的太周全了，句子的单词总数是否大于 2，以及原句的第二个单词是否已经是 “***”，超越了我的本意，其实我只是希望 AI 演示一下 $1 $2 的用法，但最终这个愿望没有实现。
对比讯飞星火的代码：
function replaceSecondWord(sentence) { return sentence.replace(/^(.*?)( \S+)(\s|$)/, $1$2***$3);}let sentence = “Hello world this is a test”;console.log(replaceSecondWord(sentence)); // 输出：”Hello world *** this is a test”
也有瑕疵，replace 的第二个参数，多了一个 $2，需要简单修改才能完全契合需求，不过代码干干净净，符合预期。
再看 ChatGPT-3.5 的代码：
function replaceSecondWordWithAsterisk(sentence) { // 使用正则表达式查找句子中的单词，\w+ 匹配一个或多个字母字符 // () 将匹配的单词分为两组，第一组匹配第一个单词，第二组匹配第二个单词 const regex = /^(\w+)\s+(\w+)/; // 使用 replace 方法，将第二个单词替换为 “***” const replacedSentence = sentence.replace(regex, $1 ***); return replacedSentence;}// 测试示例const inputSentence = “This is a sample sentence.”;const result = replaceSecondWordWithAsterisk(inputSentence);console.log(result); // 输出 “This *** a sample sentence.”
这段代码完美，甚至连最后的注释输出，都与运行结果一字不差。
ChatGPT-4 的代码：
let sentence = “Hello, this is a sample sentence.”;// 使用正则表达式找到第二个单词，并替换为 “***”let modifiedSentence = sentence.replace(/(\b\w+\s+)(\w+)/, $1***);console.log(modifiedSentence); // 输出 “Hello, *** is a sample sentence.”
更简洁了，但例句中的逗号坏了结果，这个问题很容易修正。如果你期望 AI 帮你写代码，又不想或没有能力做任何检查修复就直接运行，那这也不适合你。
通过上面的对比，我们不难发现，从公司到产品，都有自己的性格，像一个个活生生的人一样，我想他们也都会有自己的命运吧。
另外，作为升级版的 ChatGPT-4，风格更为简洁，但很多次的测试都表明，目前还不如 3.5 成熟，猜测 4 不是 3.5 的升级，而是分开立项并行开发的？
现在我们走出代码，回到逻辑与法律的问题。在 AI 的内容生成领域，逻辑学是一把双刃剑。正如三家 AI 都阐述的那样，逻辑学对法学理论的研究，以及司法实践，都有推进作用，其实逻辑学对我们的生活、工作与学习，都有帮助，像防范电信诈骗，识别网络谣言等，甚至你也可以用逻辑学的方法，去分析前文的日本福岛核处理水排海事件。我在大一学习法理学的时候，梁木生老师就推荐我们读黑格尔的小逻辑，甚至也介绍了大逻辑，不过我到现在都没有翻开过，只是记得书名。我更喜欢台大出版中心殷海光先生的《逻辑新引》。
即使不愿意学习作为知识的逻辑，学习常识，人类可以生活得更幸福，AI 生成的内容也可以更精准，如无必要，勿增实体，除了钱和耐心，其他的东西都太多了。参看李笑来老师的观点：
通过“学”获得的只能是常识而已，而知识必须通过实践掌握；而在一定的时间之后，才有机会通过更广泛的观察、更深入的思考、反反复复的总结归纳和推敲——即所谓的“感悟”——来获得“智慧”。
人工智能的定位，或者说目标，应该介于知识和智慧之间，所以叫“智能”。作为处于起步阶段的大语言模型，我感觉文心一言需要调整方向，因为他起来似乎有逻辑，但逻辑是乱的，都没有到常识的水准，屡次跌倒。
我在进行合规审核的时候，感到很难把条文、侵权、责任、举证这些相对专业的法律内容，让每一个一线的媒介都清楚明白，于是就把广告合规要求概括为四个原则：第一，不得触碰红线；第二，不得误导消费者，第三，不得损害其他经营者利益，第四，不得侵犯其他民事主体合法权益。降准到常识的高度，沟通就轻松多了。
因为缺少常识，我们的脑袋就变成了一个矿泉水瓶，别人倒什么，我们就装什么，如果蔓延为群体效应，那就太可怕了，比马尔克斯笔下的世界更魔幻。
也因为缺少常识，我们在应对危机的时候，容易决策失误，最典型的就是搬起石头，砸了自己的脚。
我小的时候，住在一个沿河的村子，那条河九曲十八弯，水量不大，但清澈见底，游鱼如织。河的源头在大别山深处，沿河两岸，散布着一串规模很小的庄子，因为山多平地少，只能住十来户人家，庄口靠近河岸的不远处，都有一眼井，井水冬暖夏凉，上学路上，感觉渴了，就趴到井沿儿，掬几口水喝，比现在的农夫山泉口感更好。
分田到户以后，经济慢慢活焕了，但随之而来的问题也不少，比如河里的鱼少了，因为农药化肥大量使用。比如人心也开始变得刁蛮了，因为钱成了几乎唯一的价值观。大家都在想办法挣钱，南下搞建筑，北上炸油条，因为各种原因无法出远门儿，也开始在家做点小生意，而且竞争激烈，像我们村就有两家豆腐店，河上游的李庄，河下游的赵庄，都做卤水豆腐，手艺和品质差不太多。
赵庄的店主更聪明，除了在豆腐的品类和价格上动心思之外，也时不时琢磨点其他的东西，想要打败李庄的竞争对手。终于有一天，他发现了一个好机会，因为李庄的豆腐店老板，为了经济效益最大化，除了做豆腐，还养了五头猪，因为豆渣是很好的猪饲料，手工业副产品一点不浪费。于是赵老板就散布消息，说李老板的豆腐不行，按现在的说法，就是质检不合格之类，因为做豆腐的养猪，猪粪猪尿什么的污染河水，一到下雨的季节，也会影响井水的质量，他家的豆腐，还能吃吗？三人成虎，很快，十里八村的人都开始相信李家豆腐店的豆腐真的不能再买了，这是严重的环境污染啊！
于是赵家豆腐意外的火爆了一个月。但赵老板万万没有想到，因为他的宣传过于到位，水源污染的观念深入人心，人们很快发现，李庄在上游，他家豆腐不能吃，难道你赵家的豆腐就安全吗？水是顺流而下的。很快，我们村儿的人，都不吃豆腐了，虽然在心里怀念水豆腐的爽滑，臭豆腐的风味，千张豆腐的筋道，但这都抵消不了对污染的恐惧。赵家豆腐店很快也倒闭了。
你以为这就完了？既然受污染的井水不能做豆腐，那也不能煮饭吧？于是大多数的人家，都开始在自家院子里挖压水井，井深一丈开外，直挖到地下沙河。这下人们终于放心了，因为这是层层过滤的地下水，不受李家猪圈的影响。
原本水质很好的公共露天水井，慢慢的就废弃了，没有人按时淘沙，井壁岩石上也生了青苔。再过两三年，井水已经看不到底，好像它们也受到了流言的污染，真的不能再饮用了。
我的常识一样有限，逻辑也学得不好，我终于没有走上法律的道路。当时选择报考法学专业，可能是受到“天网恢恢，疏而不漏”的感召，也许是因为物理化学没有念好只能选择文科限制了自己路。多年以后再回首，我也没有后悔毕业季的决定，因为我发现，现实世界的法律，并非天网，而是渔网，撒网的人在岸上，即使偶尔下水湿鞋，大多都能走上岸。而鱼经过千万年的进化，只能在水里泥里生存，真上岸了，除了极个别的品种，他们没法呼吸，很快就会死去。
第五部分 初步结论
作为本系列的最后一期，我在每一章节都对文心一言的内容生成效果作了总结，相对读书和编程两个方向，文心一言的在物理上的表现，其实更差了。我相信这是大语言模型训练方向和方法的问题，只要百度自己不放弃，我依然支持文心一言。因为不支持也没办法，ChatGPT 固然好，但信号不稳定。
我也对文心一言的困境进行了推测，当然这只是我个人的观点，见笑于方家。对讯飞星火的上线，以及其不俗的表现，我相信星星之火，可以燎原。
我在这一期中，插入了与不少与 AI 不太相关的东西，夺他人之酒杯，浇自己之块垒。万物互联，土壤决定生物。罗马不是一天建成的，我们需要更多的耐心。但摧毁罗马，可能都不需要一天时间，我们需要更多的智慧。
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