对话学者丨ChatGPT，请问_______
GPT的飞速发展不断提醒着人类需要进行更深层的思考与自我拷问。期待与担忧，创造与摧毁......大学课堂上，是否应该看到ChatGPT的身影？人类创造了超级AI，超级AI又将走向何方？人类的未来是否因此发生改变？
为此，我们邀请了哲学、新闻传播、经济与计算机科学四个领域的学者，与我们共同探讨人类与技术的现在和未来。
”复旦青年记者 侯名瑄 张宁洁 主笔
复旦青年记者 方若溪 报道
复旦青年记者 俞程一 龚涵孜 编辑
2022年底，基于大型语言模型的对话机器人程序ChatGPT迅速走红。一时间，由OpenAI开发的“GPT系”语言模型受到广泛关注。对人工智能发展和应用是否需要限制性措施，成为争议的焦点。
▲GPT发展大致梳理/余忆、侯名瑄制图
2022年11月30日，ChatGPT正式发布，随后两个月内便月活过亿。2023年3月15日凌晨，OpenAI发布了可识图的多模态预训练大模型GPT-4。GPT-4新增的接受与处理图像能力，使它变得更加智能。例如，它可以根据论文截图，对论文进行解析与总结；可以解释梗图的笑点；还可以根据部分图片的信息，推断图片未展示的内容。
▲GPT-4解释梗图笑点/图源：“机器之心”公众号
▲GPT-4推断图片未展现的内容/图源：OpenAI官方发布的GPT-4介绍视频
GPT的飞速发展不断提醒着人类需要进行更深层的思考与自我拷问。期待与担忧，创造与摧毁......大学课堂上，是否应该看到ChatGPT的身影？人类创造了超级AI，超级AI又将走向何方？人类的未来是否因此发生改变？
为此，我们邀请了哲学、新闻传播、经济与计算机科学四个领域的学者，与我们共同探讨人类与技术的现在和未来。
杨庆峰
中国科协-复旦大学科技伦理与人类未来研究院、
复旦大学哲学学院研究员
周葆华
复旦大学新闻学院教授、
计算与智能传播研究中心负责人
邓建国
复旦大学新闻学院教授
刘学悦
复旦大学经济学院讲师
赵海
上海交通大学计算机科学与工程系教授
ChatGPT，新吗？
Q
您觉得ChatGPT是创新的颠覆性技术吗？
赵海：
如果只是以预训练语言模型的发展阶段来说，ChatGPT（这是一个对话式大语言模型）不算颠覆性技术。
在一般的技术进步模式之中，任何技术从来不可能是突然蹦出来的，它必然有延续性。GPT系列预训练语言模型家族中，GPT-1（的参数量）只有1.17亿，而GPT-3（的参数量）是1750亿，这是哲学意义上的量变引起质变。加上ChatGPT突然推到公众面前，对我们来说似乎就是突然出现的颠覆性技术。
杨庆峰：
ChatGPT的确实现了人工智能的很多功能，但是它不是颠覆性的技术。
颠覆性技术最主要的特征是提出一个前所未有的问题，或者做出一种新的突破、前所未有的突破。
而ChatGPT严格来说，就是在语言对话这一块继续往前推进，它实际上并没有开拓出一种新的领域。从算法本身角度来看，它利用的是谷歌2017年提供的Transformer算法框架，从数据角度看，它只是一种经验数据的重组重构。
然而，ChatGPT的确有着颠覆性的后果，它生成了一些新的东西，但是它不是一种本体意义上的“新”，它没有带来一个创新的东西，而是一种注意力的转化。
邓建国：
我不觉得ChatGPT是现有人类知识的自我复制。
首先，ChatGPT是对人类语言、海量语料的重复利用和高速匹配。另外一点，我们叫做“创造”的东西，实际从某种意义上讲，也是在熟悉的东西当中看到陌生。
在人类的创造史中，这种将各种材料拼凑起来、从中发现新的线索、再生成新的内容的实践，也是人类创造行为的体现之一。
因此我们不能说机器这么做，它就不具有创造性。
Q
您认为ChatGPT模型是否带来了新型对话模式，会改变人们传统的对话模式？
邓建国：
我觉得应该会的。
ChatGPT它虽然号称是conversation（对话）——因为它有个词叫chat——但它是对人与人之间的chat的一种模仿。它很高效，但也有很多模仿得不到位的地方。我们可以看得出来它仍然有撒播的、一对多的、单向传播的特点：不分对象，向任何人敞开，这其实也同时意味着没有互动性。所以它不是完全的人类对话。
杨庆峰：
ChatGPT可以帮助我们去不断地改善提问方式。在改善过程当中，我相信肯定会有一种新的（沟通）方式产生，我们可以把它（这种对话模式）看作是一种创新性的思维。
周葆华：
ChatGPT的沟通其实是人机之间的交互。以往我们传统的交流主要发生在人与人之间。随着技术的发展，我们也开始有一些初级的人机交互的交流形式，而基于大语言模型的ChatGPT是人机交流更加智能的体现。它不仅具有通用型人工智能的色彩（即能回答日常生活中的许多不同领域的问题），还会根据和人的对话、反馈，不断加以更新，实现记忆上下文语境的多轮流畅对话，实现一种滚动、持续的交互形态。这是一种滚动的交互形态，这样的交流模式其实也反映了人工智能时代人机交流模式的显著特点。
Q
ChatGPT与元宇宙看上去大相径庭，背后是否有相似的人类期望？
周葆华：
严格来讲它们的关注重点是不一样的：元宇宙强调的更多是一个虚拟-现实社会的发展，主要关注虚拟现实的沉浸式体验感、新的去中心化的数字身份、以及新的价值-经济系统（NFT等）；ChatGPT强调的更多是一个基于大语言模型（LLM）发展基础之上的生成智能模型，也就是人工智能这个方向。
当然，ChatGPT这样的生成性智能技术，如果与虚拟现实技术结合，可能会进一步加剧社会的虚拟化发展。虚拟与现实已经不再是可以截然区分的二元世界，两者之间越来越紧密结合在一起。但人类总归是不可能完全生活在虚拟世界里面的。因此这些新技术的发展其实都在不断促进人对于自身的处境、人之所以为人的核心价值的思考。在虚实结合的世界中，人的面对面交流、人的守望相助，还有人的创造力、人的情感、人的真实生活，不可能完全被智能加持的元宇宙取代。但是它一定会变成我们生活当中一个越来越重要的部分。
杨庆峰：
元宇宙主要讨论的是人的体验，给人创造一种沉浸体验、虚拟体验、增强体验，所以它更多的是娱乐和商业的应用。而ChatGPT是更加全面综合的一种应用。但是它和元宇宙有一个共通点：增强特性。
我设想过元宇宙和ChatGPT的一个深度关联：基于ChatGPT固有的嵌入特性，它就可以嵌入到元宇宙的数字虚拟人当中，人类与之可以很好地对话，从而让我们在元宇宙当中有更好的体验。
Q
您是否认同“元宇宙是泡沫，但ChatGPT不是”的说法？为什么？
刘学悦：
我认为前两年元宇宙的火主要是炒作概念，但这次ChatGPT肯定是不一样的，这是真实的大火，不是炒作出来的。
元宇宙目前只是个概念，这个概念也许是对的，但是在目前的技术条件下它也只是个概念，并没有办法很好地落地。但随着ChatGPT这类大模型的发展，可能会使元宇宙里的一些概念成为现实。
周葆华：
我觉得主要还是看它们的发展，观察它们的前景。
这两项技术代表的其实是两个不一样的领域。一个是面向虚拟现实的发展领域，一个是人工智能的发展领域，它们各自也都在发展。元宇宙在业界大规模讨论后，因其存在制约“创新扩散”的因素——如虚拟现实终端设备的完善、虚拟价值系统的构建，导致它在实质性与用户连接方面并未“飞入寻常百姓家”；ChatGPT因其易被用户直接使用，且迅速被整合进已有的操作系统（如搜索引擎、办公工具），得到更快的普及。元宇宙的发展虽然比较缓慢，它也依然在进行。就像人工智能一样，在历史上也曾经有过低潮期，也有高潮期。观察新技术的发展，还要看它是否能真正为人类创造价值，是否能“创新扩散”，仅仅炒作概念是没有意义的。
邓建国：
我觉得这个观点可能把这两个东西完全二元论了、区别开来，实际上它们是相关的。元宇宙是最终的目标，ChatGPT可能是实现目标的手段之一。我不太同意简单地认为元宇宙是泡沫。
ChatGPT，该禁吗？
Q
ChatGPT出来后，很多学校和学术期刊编辑部都对ChatGPT发布禁令。作为大学教授，您如何看待ChatGPT类技术对学术伦理带来的影响？
邓建国：
无论是学报还是大学课堂，我是不太赞同将ChatGPT一禁了之的。
我认为简单粗暴地把它禁止的机构或者人，对ChatGPT的优势和不足是没有充分的了解的。ChatGPT能够大量、高效地收集素材，但是这些素材的选择、去粗取精，肯定需要人的学识和判断力。将选择的素材，用某种逻辑关系、用很好的文采把它写出来，仍然需要作者的创造力。
所以简单地认为ChatGPT出现了就能够写出很多好的论文，这是对ChatGPT的不了解；武断地把它一概拒绝，等于是要求作者将写作的利器弃之不用，这个是非常遗憾的。
杨庆峰：
是的，世界范围内大部分高校提出了自己的禁令，但是也有高校倡议合理引导使用。我自己认为，觉得这样的禁令应该说是有问题的，因为它没有很好地处理人类与人工智能的关系。关于二者的关系，我喜欢用“画龙点睛”的成语做描述，以ChatGPT为例，它生成的文本看着非常漂亮，但是不“活”，那么这个“活”的东西就要靠人去校正。
不可忽视的是，如果中国版的ChatGPT做出来了，肯定要推广、要给大众用。
ChatGPT是“利器”没错，是需要谨慎对待，所以我们提出的一个政策建议是合理地引导开放。
赵海：
教育、文化传播和学术界对于ChatGPT的本能反应类似于世纪之初他们对于强大搜索引擎的反应。这种一刀切禁用最终会证明是徒劳的，毫无意义。等以后其他版本的ChatGPT遍地开花，禁用者就会放弃这种努力，以某种形式适应这种强大生成式模型应用的存在。
不过教育界和非教育界对于ChatGPT使用限制有本质区别，我们需要分开来看。因为前者无论如何都需要某种背靠背的考核机制，在作业练习、考试考核之中完全禁用这种超级模型当然是合理的。后者的禁用我判断将来会找到一个合理的尺度控制性使用。纯文字表达部分的使用（用ChatGPT改进原文的写作）最终会难以禁止。我们知道科技论文的文字表达只是其中一个相对次要的方面。
当然，超级生成式模型还在快速发展进化，现有模型已经有一定的数学推理能力，将来作为主要角色参与科研创造（而不仅仅是科研写作改进）是指日可待的。那时候我们需要重新定义学术伦理上至关重要的作者署名权问题（其实现在已有论文把ChatGPT作为作者之一了）。
刘学悦：
引用著名经济学家约瑟夫.熊彼特的一句话：“不管把多大数量的驿路马车或邮车连续相加，也决不能得到一条铁路。”
因此，我对这个东西持开放态度。我个人觉得应该鼓励学生多使用这些生成式AI技术，因为它们真的能显著提高工作效率。
但是也要告诉学生，最具有创造性的环节得自己做。随着AIGC的发展和应用，我们应该重视如何提问（Prompt）。能否提出好问题，一方面取决于我们的认知能力，尤其是对于世界运行基本原理的理解；另一方面取决于我们创造力，即如何在认识世界的基础上更好地做出边际改进。
周葆华：
我认为这样的禁令其实是在一个新的技术和新的媒介出来以后，人类对其使用规范的不断摸索。
对于教育来讲，怎么样在人工智能兴起的过程中进一步增进人的创新能力和独立思考能力，而不是让该技术削弱人的创造能力，才是最本质的问题。在使用这类技术时，我们应该使人变得更聪明，而不仅是机器更聪明。技术完全可以扮演一个正向、辅助、增益的角色，使我们人类对一些问题的理解认识变得更加深刻，产生更多的洞见，对推动人类社会的发展和文明的进步起到一个更大的作用。这也才符合了教育的真谛。
Q
您会愿意让学生在课堂上跟ChatGPT共同完成作业吗？
周葆华：
我很愿意训练并带领学生去探索如何与这类新的技术沟通、相处，理解新技术所能到达的边界。
我们不必把ChatGPT神化，因为它事实上不可能解决我们现在的很多问题，在我们课堂上许多有创造性要求的任务上，它的完成度还非常初步。但是我们能够通过自己的实践探索看到它能够做的东西，一些可以给我们思路上的启发，一些可以辅助我们的工作（如资料整理），使我们更多追求创造力的东西。
邓建国：
我愿意的，而且我是持一个开放的态度。
我认为ChatGPT能够很高效地收集各类信息，能够很快地生成我们论文的或者作业的初稿，然后学生可以在这个基础上面去判断、去删减、去反驳，得以提高自己的水平，我觉得这是一个很好的学习方式。
但是ChatGPT它本身是还有不足的，比如它经常会用 “因为……所以……”“综上所述”等等连接词，但实际上它的材料之间并没有因果关系，只不过是形式上的。如果不仔细阅读ChatGPT生产的文章就交上来，显然我看得出来。
刘学悦：
我个人是非常鼓励学生们去尝试新技术的，但现在对大多数同学来说，使用AIGC的成本还有点高。
比如我有一门课要教学生写代码，现在开始也会对课程内容进行一些调整。原来的教学模式是：先在每个模块非常细致地教她们怎么写代码，然后结合具体问题应用代码进行分析。现在我可能只教基本的编程原理和代码语法，然后引导她们结合自己的需求更好地向ChatGPT进行Prompt（提问），让ChatGPT教她们怎么更好地写出合适的代码。我会重点教她们在写代码过程中可能遇到的问题，从而确保她们既能向ChatGPT提出高质量问题，又能识别ChatGPT的回答是否准确。
ChatGPT，和每一个人
Q
不少学生看着持续迭代、越来越强大的ChatGPT模型，慨叹自己要“失业”了，您认为ChatGPT会引起这样的大规模失业现象吗？
刘学悦：
从劳动力市场的角度，短期来看ChatGPT对于总体就业必然有负面的冲击——类似“旧世界的人没有办法适应新社会”——但长期来讲未必。
首先，ChatGPT会直接替代掉一些不用这些技术的码农，还有广告设计师、文字编辑、秘书、翻译等工种。这些人短期会失业，但是他们可以通过再培训来适应这个时代，他们也可能会进入需要personal care（私人关怀）的服务业这类比较特殊的市场，这些工作可能是家政服务、保健按摩师、私人教练等。这类工作不容易被AI替代的主要原因在于：首先，市场容量较小，使用AI替代其获得的收益没有生产AI的成本高；其次，这些工作主要依靠人类的生物学本能而非学习积累能力，这不是AI的比较优势。所以从长期来看ChatGPT未必会导致大规模失业，而是导致许多劳动力从被AI替代的市场转向未被AI替代的市场。
根据我之前的一个研究，过去工业机器人的应用会减少对于常规性程度较高职业的需求，导致劳动力市场的极化（Polarization）；我推测，ChatGPT这类AIGC的应用可能还会进一步替代许多需要靠学习和工作来积累经验的工作，加剧这种极化。
基于此，同学们人力资本的积累方向应该是general purpose（通用型人才）的；与此同时，还要学会如何更好地提问和提需求；或者去做底层研究，学会如何进一步开发和应用AIGC技术。
赵海：
我觉得这会导致工作岗位的性质发生偏移，但失业其实谈不上。
ChatGPT的好处是，它直接把答案给你了，但是这个问题没有得到根本解决。它其实区分不了真实的和胡编乱造的东西，它输出的文字无比流畅、完全符合语法、言之凿凿，这是深度语言模型的优势，但是合在一起的故事可能压根是不存在的，或者是完全荒谬的。
目前超级模型的这种缺陷可能还是得由人工来做最终控制，要非常警惕那些被混入的胡编乱造，或者是明显的违背常理的东西。岗位变迁在这种过程之中类似于文字记者、出版编辑的角色并未由于互联网、自媒体、预印版的普及而彻底消失，而是得到了某种强化。因为比起随意发布的个人信息（微博、博文、无审稿的论文），人们更愿意信赖经过了严格编审的文字材料。只要一个超级生成模型还有这种不知道自己说什么的技术缺陷，这方面的需求岗位只会更多而不是更少。
对于目前阶段的超级生成式模型（不限于文本）的工作替代的恐惧大可不必。一个简单判据，如果你的工作本质属于艺术创造，或需要强知识背景支撑，那它就在短期内无法取代你。
杨庆峰：
ChatGPT会造成人的失业，会导致新闻记者、程序员、电话咨询员和数据标准员等职业的消失。这看似是一件坏的事情，但是实际上也是让我们更好地意识到了工作的意义。
从缺失的功能来思考功能本身，可能更加有利于我们认识一个对象。所以这个问题我们不仅能做一个道德评价，还可以从一个意义分析的角度真正认识到工作的意义。
Q
在智能机器面前，人类应该扮演什么样的角色？
赵海：
人与其他生物的本质区别是其无与伦比的智力能力。“人类创造”的难点无疑在于人类智能的复刻，这在神话或宗教里面是造物主的专利。任何造物来说，今天人类文明的工业能力多半不在话下，但要是论及再造一个自己，那人类就扮演了一种自我造物主的角色。这肯定是终极伦理冲击。
大部分神话或宗教的故事背景都论及这样的故事：神也许创造了人，但是人成长之后，又会反抗神的统治，最后甚至把神击败。人类和自己创造的超级AI，大体上类似于这样一个角色。人的实质是其独一无二的超级智能，如果超级智能能技术复制和创造，那就给已有的伦理哲学带来难以解决的困境：承认自己生物进化出的超级智能拥有人人平等的权利，但认为另一种（创造出来的或其他来源的）超级智能不具备。除了伦理冲击，我也不知道是不是得有非常可信的、非常可靠的、道德高尚的力量来控制这种超级AI，但个人不看好这样的前景。
邓建国：
我觉得人类可能会更加需要分工。
我个人认为 AIGC它能够帮助我们完成很多机械化的工作，然后让人类能够腾出脑力来进行更多的创新。人有人的用处，我们要用符合人性的特点的方式来使用人，我们也要用符合机器特点的方式来使用机器，这样的话这两者能够各展所长。
所以AI不是对人脑的一个替代，它是对人脑的一种补充或者增强，最后的话可能会人机共生，相得益彰。
杨庆峰：
人和超级智能体的关系，目前应该是有三种处理模式：
第一种是纯工具的模式。在这个过程当中，人是一个决定者、选择者、能动者，人也承担着相应的责任，而系统是中立的工具。
第二种模式，我称它为增强智能模式。在这种模式下，人画定了一条智能体的伦理界限，这个界限就是人是主导，智能工具只是起了一种辅助性的作用。
第三个模式是共生模式。这种模式下超级智能体已经成为一个合理的存在，人类不可能像以往一样控制它，必须接受它、面对它，得把它看作是一种新的物种来对待。
具有迭代特征的ChatGPT实际上和这三个模式都相关。在目前初级阶段，很多学生把它当第一个模式来使用，比如润色文章的工具；第二个模式就是企业将这项技术运用一些决策领域的时候，它可能会表现得非常明显；而第三个是从未来角度来看的，具有自主意识的智能体诞生之后要面临的问题。
周葆华：
人跟智能机器的关系现在已经是非常多元了。
第一，人是机器的学习对象。现在人工智能并没有发展出自己独立的意识，它只是在学习。在这个过程中，人类就是人工智能的学习榜样。
第二，我们希望人工智能是人类的助手。它可以作为一个助手，简化劳动，让我们人类从一些简单的、反复的工作当中解放出来，去做一些更有意义的创造性工作。
第三，就目前来说，人类还是人工智能发展的校准器。目前人工智能的一个大问题是大家觉得它的可解释性不够强，我们无法掌控它能够生成结果的可靠性和准确性。除此之外，人类一直在对智能机器进行价值规范，以人类的基本价值校准人工智能的发展，避免其成为一个攻击人类和不断洞穿人类价值底线的技术巨魔。
未来，人类如何和智能机器相互增益，共同合作，促进人类创造力的增长，促进人类文明的正向发展，是我们可以期待的，也是我们需要持续实践才可能达致的。
刘学悦：
首先，当AI技术越来越成熟，它可能会在生产中完全替代人。从经济学的角度来讲，我们现在的生产函数一般假设为Y=F(K, L)，其中Y是产出，K和L分别代表资本和劳动力这两种要素。而未来的生产函数可能会变成Y=F(AI)，即产出只跟AI这一种要素的投入有关，资本会凝聚在AI里面，不需要人从事生产。在这种情况下就涉及一个重要问题：AI生产创造的价值和收入归谁所有？在不同的社会制度下，这个问题有不同的答案。当然，不管如何，AI大规模应用的目的是“解放人类”，而非“奴役人类”，所以各国政府需要考虑AI到底在什么样的情况下会危害人类社会，从而做好相应的预防措施。
其次，我个人认为，人类和AI最本质的区别可能还是——人类的情感里面有一个很重要的东西是love（爱），爱还是很难用代码和程序去模拟的。
因此，对自己、对周围的人、对世界充满爱的人，应该是未来会获益最大的人。这个爱不是简单的“谈情说爱”，而是人对于同类、对于自然、对于这个世界的爱。如果从经济学的视角来讲，那就是个人在进行选择和决策时如何实现个人收益和社会收益的统一，而这又取决于你是怎么认识和爱这个世界的。
ChatGPT，还能火多久？
Q
从您的专业角度看，您认为ChatGPT类模型的产生与火爆背后是怎样的逻辑？
邓建国：
ChatGPT之所以流行，是因为计算机技术、互联网技术的发展一直以来没有一个巨大的腾飞，其实整个世界都在期待一个 killer application（杀手级应用），或者说next big thing（下一件大事）出现。
去年年底出现了所谓的元宇宙。元宇宙试图去迎合人们这种心理，但是不太成功，因为它是一种环境建设。建设一个媒介环境是旷日持久的，作为普通消费者，在短时间里我们还没办法感受到太多环境的存在。
直到ChatGPT出现，它让每一个普通人都能够感受到人工智能，并且能亲自使用它。再加上我们用了之后，确实感觉它很强悍、很人性、很好用。这三者加在一起就形成了ChatGPT的流行。
周葆华：
从ChatGPT的科学原理（自然语言处理、深度神经网络、强化学习与大语言模型等）上来讲，它实际已经发展一段时间了，并非“全新”事物。但是这一次它之所以“出圈”变成一个大众关注的话题，是因为它是一个集成创新的产品，便于普通用户直接使用。因此它从一个专业的大型语言模型，变成了一个可以进入大众视野、大众生活的产品；从一个比较专业化的计算机研究领域的模型，变成了一个每个人都可以交互、对话的产品。它的使用面极大地扩大了，这符合技术“创新扩散”的普遍规律。
刘学悦：
作为一种通用技术（GPT），和工业革命以来的蒸汽机、电力、计算机信息技术一样，它可能会影响我们人类生活的方方面面，带来革命性的变化。（它带来的）不是简单的一两个商业模式的创新，它会应用到各个领域各个行业。
纵观前三代GPT的使用，有两个特征：第一个是它极大地提高了人类的生产能力，另外一个是每一代新的GPT的采用，带来的收益又会比上一代高出很多倍。
Q
您觉得ChatGPT的热度会持续多久？
刘学悦：
它的热度应该会持续到下一代GPT替代它，或者是说当大多数人在生活中都已经习惯了它的存在。
邓建国：
ChatGPT之所以能够持续保持热度，一方面是因为它用自然语言使得普通人能够理解，另外它贴合了大量知识工作者的需求。
对于那些非常高精尖的学问，很少人有机会谈论，而ChatGPT让每一个普通人都能够用natural language（自然语言）来跟它互动、对话，让每一个人都能形成自己的感性认识，然后进行点评。假设ChatGPT像元宇宙一样，或者说ChatGPT只是To B（To Business，面向企业或特定用户群体）有一些应用，而没有To C（To Customer，面向最终客户）的应用的话，它是很难形成持久的热度的。
周葆华：
ChatGPT作为一个产品化的形态，它在一定时间里吸引了大众的关注，也引发了国内外同行的跟进；它真正“热”的标志和结果，或许反而是其显得不再“热”，那样就融入日常生活了。
在现象背后，要思考热度如何更加持久的问题，我觉得一是要看技术本身是否能实现自身的突破，不断增强自身的智能性、准确性、可用性，二是要看它如何在不断变化的社会当中找到自己合适的位置。人类总是希望技术能够增进人类的价值，维持和发展人类的核心价值观，所以技术是不能脱离社会而单独存在的，一定要融入社会的发展。
微信编辑丨方若溪
审核丨徐竞彦
往期精彩
「信仰与热爱」五四特辑｜对话百年，复旦青年如何踏上追望大道新征程