「你在我心中是最美」
对于我们来说，这则寓言还需要加上一个脚注：我们对技术的恐惧也是对西方的恐惧，我们害怕的是西方不经意地扩大和塑造东西方的「本质差距」，并将其伪装成技术发展的自然结果，抹杀不同的社会想象、技术路径和未来可能。
在写《讲中文的机匹替》时为求速度，写得比较马虎，下午和小栋聊天时他提到几个数据和表达问题，我顺手测试了最新的 API 并进行修改。为便于阅读也贴在这里：
按多轮测试的结果，在英文中，一个「通证」就是大约是 4/3 个词；在中文中，一个「通证」则是一个字，这也符合中英文组成句子最小单位不同的特征。这种界定直接导致，OpenAI 的模型能够单次读取、持续记忆的中文信息量只有英文的 60% 左右，处理同样信息的文本消耗的费用也高了 40-60 %，与此同时响应速度也有相当相当程度的下降。
聊天时小栋提到怀疑 GPT 在处理德语时也会消耗大量通证（token），我想了下确实有可能，并且也是蛮有意思的问题，于是开始了两轮测试，基本测试方法如下：
- 使用机器翻译（DeepL）将文本翻译成其他几种语言；
- 用最新的 ChatGPT 将文本内容打过去；
- API 处理完毕后会返回请求的通证数，我们以此为准来记数。
两轮测试也特意制造了一些差别，例如一轮的语料是昨天在调试翻译咒语时使用的文段，相对专业，句子也比较复杂；另一轮时随手写的文段，都是简单句，不包括复杂逻辑，能尽量避免因归化词或翻译导致的问题。
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尊重一篇定量文章最好的方式就是跳过所有定量的部分，直接看结尾的数据分析。