昨日行业协会发布研究报告,乱伦:历史、心理与社会的复杂纠葛
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乱伦,这个词汇在人们的日常生活中并不常见,但它在历史、心理和社会中却扮演着重要的角色。乱伦,顾名思义,指的是血缘关系相近的人之间的性行为。这种行为在大多数文化和社会中被视为禁忌,因为它违反了社会伦理和道德规范。本文将从历史、心理和社会三个方面来探讨乱伦这一复杂现象。 ### 历史视角下的乱伦 在人类历史长河中,乱伦现象时有发生。在古代,由于对血缘关系的模糊认识,乱伦现象在一定程度上被容忍。例如,在古埃及,法老王与姐妹结婚是合法的。然而,随着社会的发展和伦理观念的进步,乱伦逐渐被社会所不容。 在中国古代,儒家思想强调“父为子纲,夫为妻纲”,认为乱伦是道德败坏的表现。在《礼记》中,就有“不孝有三,无后为大”的说法,强调子女要遵守孝道,不得乱伦。尽管如此,历史上仍不乏乱伦的案例,如春秋时期的晋献公与女儿骊姬通奸,导致国家动荡。 ### 心理视角下的乱伦 从心理学的角度来看,乱伦现象可能与个体的心理需求、心理创伤等因素有关。心理学家弗洛伊德认为,乱伦是儿童在成长过程中对父母的依恋和渴望的表现。在儿童时期,由于生理和心理的发育,他们对父母产生强烈的依赖感,这种依赖感可能会在成年后转化为对血缘关系的亲近。 此外,一些心理创伤也可能导致个体产生乱伦行为。例如,在家庭中遭受虐待的个体,可能会在成年后选择与家庭成员发生关系,以寻求心理上的慰藉。然而,这种行为往往会导致更加严重的心理问题,如罪恶感、焦虑等。 ### 社会视角下的乱伦 在社会层面,乱伦现象往往受到社会伦理、法律和宗教的约束。在许多文化中,乱伦被视为道德败坏的行为,会受到严厉的惩罚。例如,在伊斯兰教中,乱伦被视为严重的罪行,可能会受到死刑的惩罚。 从法律角度来看,乱伦行为在许多国家都被明令禁止。在我国,根据《中华人民共和国刑法》的规定,乱伦行为属于重婚罪,会受到法律的制裁。然而,在实际生活中,乱伦现象仍然时有发生,这反映出社会伦理观念的薄弱。 ### 结语 乱伦这一复杂现象在历史、心理和社会中都有着重要的地位。从历史角度看,乱伦现象反映了社会伦理观念的变迁;从心理角度看,乱伦行为可能与个体的心理需求、心理创伤等因素有关;从社会角度看,乱伦现象受到社会伦理、法律和宗教的约束。因此,我们需要从多个角度来认识乱伦现象,以更好地预防和应对这一复杂问题。
人工智能机器人领域正在经历一场前所未有的 " 光子争夺战 ",各大科技巨头正在疯狂收集现实世界的视觉数据来训练 AI 机器人。据硬 AI,摩根士丹利在最新研报中表示,随着 AI 机器人和具身人工智能的发展,特斯拉、Meta 和 Figure AI 等大规模收集视觉数据来训练视觉语言行动 ( VLA ) 模型。具体来看,特斯拉转向 " 纯视觉 " 训练方法,Meta 通过智能眼镜收集日常活动数据,而 Brookfield 与 Figure AI 合作在庞大的房地产组合中部署数据收集。这一趋势对投资者意味着,视觉数据成为 AI 训练的新 " 金矿 ",拥有数据收集能力的公司将在 AI 机器人竞赛中占据优势地位。摩根士丹利用 " 肥金枪鱼 " 比喻来解释视觉数据的价值:2019 年一条 612 磅的蓝鳍金枪鱼在东京拍卖会上售价 310 万美元,但如果没有捕捞工具,这条鱼的价值为零。同样,如果没有处理能力(yottaflops 级算力,1 yottaflop = 1 万亿 teraflops),世界的视觉数据价值也为零。但一旦具备了收集和处理能力,这些数据就变得极其珍贵。 特斯拉的战略转型:从遥控操作到纯视觉训练大摩表示,特斯拉在 Optimus 机器人训练方面正在经历重大战略转变。据 Business Insider 报道,特斯拉内部消息人士透露,公司已将 Optimus 机器人训练转向 " 纯视觉 " 方法,放弃了传统的遥控操作、动作捕捉服装和 VR 技术,转而记录工人执行任务的视频作为训练数据。2025 年 5 月,特斯拉前 Optimus 负责人在 X 平台发布了一系列视频片段,展示 Optimus 执行据称从人类视频中学习的自主任务。这些视频最初采用第一人称视角(摄像头安装在人类演示者身上),但最终目标是扩展到由 " 随机摄像头 " 以及互联网上的内容捕获的第三人称视角。这一战略转变凸显了视觉数据在 AI 机器人训练中的核心价值。正如大摩报告所述:" 当你驾驶特斯拉时,你不仅仅是在物理空间中行驶,你还在玩一个视频游戏……将数据输入模拟世界以训练特斯拉最新的 FSD 模型。" Meta 的智能眼镜:将日常生活转化为训练数据摩根士丹利互联网团队认为,Meta 的可穿戴设备虽然是 " 长期看涨期权 ",在未来几年内不太可能影响财务数据,但其战略意义不容小觑。Meta 正在推进其多年愿景,将领先的大模型和代理能力整合到下一代可穿戴设备中。大摩报告指出:当你佩戴 Meta 眼镜时,你正在教授模型如何弹钢琴、织毛衣、倒咖啡或倒垃圾。想象一下,如果 2 年内有 2000 万台这样的设备投入运营——这几乎是道路上特斯拉车辆数量的两倍——每个 Meta 眼镜用户都可能在元宇宙中训练一个在数十亿场景中迭代的人形化身。 Brookfield 与 Figure AI:房地产帝国的数据收集网络摩根士丹利另类投资团队将 Brookfield 视为执行大规模 AI 基础设施解决方案的领导者。Brookfield 与 Figure AI 的合作被视为在快速发展的人形机器人领域创建专业知识的重要步骤。Brookfield 的全球庞大足迹使其成为帮助 Figure AI 构建最大预训练数据的独特合作伙伴。Brookfield 是最大的房地产所有者之一,拥有超过 10 万个住宅单元、超过 5 亿平方英尺的商业办公空间和 1.6 亿平方英尺的物流办公空间。该合作将允许 Figure AI 积累关键的 AI 训练数据,教授人形机器人如何在各种以人为中心的空间中移动、感知和行动。数据收集工作已经在 Brookfield 环境中展开,预计该项目将在未来几个月内扩大规模。