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第2章
进击的ChatGPT

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2.1 ChatGPT的进阶之路

ChatGPT只是通用AI时代的一个起点,显然,ChatGPT的开发者们不会止步于此——ChatGPT爆火后,所有人都在讨论,人工智能下一步会往哪个方向发展。人们并没有等太久,在ChatGPT发布三个月后,OpenAI推出新品GPT-4,再次点燃了人们对人工智能的想象。

2.1.1 更强大的GPT版本

实际上,在大多数人都惊叹于ChatGPT强悍的能力时,却鲜有人知道,ChatGPT其实只是OpenAI匆忙推出的测试品。

据美国媒体报道,2022年11月中旬,OpenAI员工被要求快速上线一款被称为“Chat with GPT-3.5”的聊天工具,时限为两周后免费向公众开放。这与原本的安排不符。此前两年间,OpenAI一直在开发名为“GPT-4”的更强大的语言模型,并计划于2023年发布。2022年,GPT-4一直在进行内部测试和微调,做上线前的准备。但OpenAI的高管改变了主意。

由于担心竞争对手可能会在GPT-4发布之前,抢先发布自己的AI聊天工具,因此,OpenAI拿出了于2020年推出的旧语言模型GPT-3的强化版本GPT-3.5,并在此基础上进行了微调,促成了ChatGPT的诞生。

需要承认的是,虽然ChatGPT已经让我们窥见了通用AI的雏形,但依然面对许多客观的问题,如在一些专业领域,ChatGPT的应用还会出现一些低级错误。当然,这种情况是必然存在的,毕竟ChatGPT开放给公众的时间比较短,接受训练的领域与知识库相对有限,尤其是在有关数学、物理、医学等专业并带有一些公式与运算的方面。

于是,在发布了ChatGPT的三个月后,2023年3月15日,OpenAI正式推出了GPT-4。与ChatGPT的匆忙发布不同,GPT-4的推出是有所准备的。根据内部的消息,GPT-4早在2022年8月就训练完成了,之所以在半年后——2023年3月才面市,是因为OpenAI需要花6个月时间,让它变得更安全。图像识别、高级推理、单词掌握,是GPT-4的三项显著能力。

就图像识别功能来说,GPT-4可以分析图像并提供相关信息。例如,它可以根据食材照片来推荐食谱,为图像生成描述和图注等。

就高级推理功能来说,GPT-4能够针对3个人的不同情况做出一个会议的时间安排,回答存在上下文关联性的复杂问题。GPT-4甚至可以讲出一些质量一般、模式化的冷笑话。虽然并不好笑,但至少它已经开始理解“幽默”这一人类特质,要知道,AI的推理能力正是AI向人类思维逐渐进化的标志。

就单词掌握功能来说,GPT-4能够处理2.5万个单词,单词处理能力是ChatGPT的8倍,并可以用所有流行的编程语言写代码。

其实,在聊天过程中,ChatGPT与GPT-4的区别是很微妙的。当任务的复杂性达到足够的阈值时,差异就出现了,GPT-4比ChatGPT更可靠、更有创意,并且能够处理更细微的指令。

并且,GPT-4还能以高分通过各种标准化考试:GPT-4在模拟美国多州律师资格考试中取得的成绩超过90%的人类考生,在俗称“美国高考”的SAT阅读考试中的成绩排名超过93%的人类考生,在SAT数学考试中的成绩排名超过89%的人类考生。

美国多州律师资格考试一般包括选择题和作文两部分,涉及合同法、刑法、家庭法等,相比GPT-4排在前10%左右的成绩,GPT-3.5的成绩排名在倒数10%左右。在OpenAI的演示中,GPT-4还生成了关于复杂税务查询的答案,尽管无法验证。

2023年11月7日,在OpenAI首届开发者大会上,首席执行官山姆·阿尔特曼宣布了GPT-4的一次大升级,推出了GPT-4 Turbo。GPT-4 Turbo的“更强大”体现为它的六项升级:上下文长度的增加,模型控制,更新的知识,更强的多模态能力,模型自定义能力及更低的价格,更高的使用上限。

对于一般用户体验来讲,上下文长度的增加、更新的知识和更强的多模态能力是核心的改善。特别是上下文长度的增加,这在过往是GPT-4的一个软肋,它决定了与模型对话的过程中能接收和记住的文本长度。如果上下文长度较短,面对比较长的文本或长期的对话,模型就经常会“忘记”最近对话的内容,并开始偏离主题。GPT-4基础版本仅提供了8K的上下文记忆能力,即便是OpenAI提供的GPT-4扩容版本也仅仅能达到32K上下文长度,相比于主要竞品Anthropic旗下的Claude 2提供的100K上下文长度的能力,差距明显。这使得GPT-4在做文章总结等需要长文本输入的操作时常常力不从心。而经过升级的GPT-4 Turbo直接将上下文长度提升至128K,是GPT-4扩容版本的4倍,一举超过了竞品Claude 2的100K上下文长度。128K的上下文长度大概是什么概念?约等于300页标准大小的书所涵盖的文字量。除能够容纳更长的上下文外,山姆·阿尔特曼表示,新模型还能够在更长的上下文中保持连贯和准确。

就模型控制而言,GPT-4 Turbo为产品开发者提供了几项更强的控制手段,以更好地进行API和函数调用。具体来看,新模型提供了一个开源库——JSON Mode,可以保证模型以特定方式提供回答,调用API更加方便。另外,新模型允许同时调用多个函数,并引入了种子参数,在需要的时候,确保模型能够返回固定输出。

从知识更新来看,GPT-4 Turbo把知识库更新到了2023年4月,而最初版本的GPT-4的网络实时信息调用只能到2021年9月。虽然随着后续插件的开放,GPT-4可以获得最新发生的事件知识,但相较于融合在模型训练里的知识,这类附加信息因为调用插件耗时久、缺乏内生相关知识,所以效果并不理想。

GPT-4 Turbo具备更强的多模态能力,支持OpenAI的视觉模型DALL-E 3,还支持新的文本到语音模型——产品开发者可以从六种预设声音中任意选择。现在,GPT-4 Turbo可以图生图了。同时,在图像问题上,OpenAI推出了防止滥用的安全系统。OpenAI还表示,它将为所有客户提供牵涉版权问题的法律费用。在语音系统中,OpenAI表示,目前的语音模型远超市场上的同类产品,并发布了开源语音识别模型Whisper V3。

GPT-4 Turbo还有一个重要的升级就是价格降低。OpenAI表示,GPT-4 Turbo对开发人员来说运行成本更低。与GPT-4的0.03美元相比,每1000个Token[LLM(Large Language Model,大语言模型)读取的基本文本或代码单位]的输入成本仅0.01美元。

2.1.2 ChatGPT与GPT-4的差异

除优于ChatGPT的性能外,GPT-4与ChatGPT还有什么不同呢?

OpenAI声称,他们花费了6个月的时间,让GPT-4比上一代更安全。该公司通过改进监控框架,并与医学、地缘政治等敏感领域的专家进行合作,以确保GPT-4所给答案的准确性和安全性。GPT-4的参数量更多,这意味着它比ChatGPT更接近人类的认知表现。

根据OpenAI官网描述,与ChatGPT相比,GPT-4最大的进化在于“多模态”。多模态,顾名思义,即不同类型数据的融合。使用过ChatGPT的人们会发现,它的输入类型是纯文本,输出的是语言文本和代码。而GPT-4的多模态能力,意味着用户可以输入不同类型的信息,如视频、声音、图像和文本。同样,具备多模态能力的GPT-4可以根据用户提供的信息生成视频、音频、图片和文本。哪怕同时将文本和图片发给GPT-4,它也能根据这两种不同类型的信息生出文本。

GPT-4模型的另一大重点是建立了一个可预测扩展的深度学习栈。因为对于GPT-4展开的大型训练,进行广泛的特定模型调整是不可行的。为了验证可扩展性,通过使用相同的方法训练的模型进行推断,研究人员准确地预测了GPT-4在内部代码库中的“最终损失”。

在具体应用上,ChatGPT已经具备了类人的语言能力、学习能力和通用AI的特性。尤其是ChatGPT开放给大众使用后,数以亿计的人次与ChatGPT进行互动,充实了庞大又宝贵的数据库。作为ChatGPT进一步训练和优化的更强大版本,GPT-4的高级推理技能可以为用户提供更准确、更详细的回答;鉴于GPT-4具备更强大的语言能力和图像识别能力,可以简化市场营销、新闻和社交媒体内容的创建过程;在教育领域,GPT-4可以通过生成内容,以及以类人的方式来回答问题,因此能在一定程度上帮助学生和教育工作者。

尽管GPT-4的功能已经更加强大,但它与早期的GPT模型具有相似的局限性:仍然不是完全可靠的,存在事实性“幻觉”并会出现推理错误。在使用语言模型输出时应格外小心,特别是在高风险上下文中,应使用符合特定用例需求的确切协议。不过,GPT-4相对于以前的模型有显著改善,在OpenAI的“内部对抗性真实性评估”得分方面,GPT-4比GPT-3.5高40%。

2.1.3 从GPT-4到GPT-4o

GPT-4是人工智能技术的一个重要节点,代表着人类朝着通用AI时代大步前进。一方面,当强大的GPT-4甚至GPT-4的下一代的推出,结合OpenAI将其技术打造成通用的底层AI技术开放给各行各业使用之后,GPT就能快速地掌握人类各个专业领域的知识,并进一步加速人工智能在各个领域的应用和发展。另一方面,借助各种国际科研期刊和科研资料,GPT-4可以为科学家提供更深入和全面的支持。通过分析前沿研究成果和趋势,GPT-4可以为科学家提供更准确和及时的分析、建议和模型。此外,结合文生视频的功能,也就是Sora的数字孪生级视频功能,GPT模型可以进行直观的科研模拟推演,帮助科学家预测实验结果及发现新的研究方向。这将大大提高科学研究的效率,推动科学的发展和进步。

在GPT-4之后发布的GPT-4o,则是一个真正的多模态大模型,这意味着它不仅能处理文本,还能理解和生成图片、视频和语音内容。这种“实时对音频、视频和文本进行推理”的能力,使得GPT-4o在应用场景上更加广泛和深入。

比如,在医疗领域,GPT-4o可以同时分析患者的语音描述、医学影像和文字医疗记录,提供更全面的诊断支持;在教育领域,GPT-4o可以结合视频教学内容和书面材料,为学生提供更丰富的学习体验。通过跨模态的数据处理和生成技术,GPT-4o有望为多个行业提供更深入的洞察力,推动决策过程的优化,最终实现更高效、更智能的行业运作模式。

GPT-4及GPT-4o的发展,不仅标志着AI技术在理论和应用层面的飞跃,也展示了AI将在未来社会中扮演越来越重要的角色。 u34b0q3c+1Z3wOEP2UEdqYVb0TZOQee4bLdhVJBR8z+m61sHMDjQWhWFlNvXE/+9



2.2 GPT-5呼之欲出

当许多人还没有从ChatGPT和GPT-4带来的震撼中缓过来时,GPT-5的消息已至,并被人们寄予极大的期待。

2.2.1 GPT-5何时发布

自从GPT-4发布后,关于下一代更先进的GPT模型,OpenAI联合创始人兼首席执行官山姆·阿尔特曼对外一直闭口不言。2023年6月,阿尔特曼曾表示,GPT-5距离准备好训练还有很长的路要走,还有很多工作要做。他补充道,OpenAI正在研究新的想法,但他们还没有准备好研究GPT-5。就连微软创始人比尔·盖茨都认为,与GPT-4相比,GPT-5不会有重大的性能改进。

然而,到了9月,DeepMind联合创始人、现微软公司消费者人工智能业务负责人穆斯塔法·苏莱曼,在接受采访时却放出一枚“重磅炸弹”——据他猜测,OpenAI正在秘密训练GPT-5。苏莱曼认为,阿尔特曼称他们没有训练GPT-5,可能没有说实话。同月,外媒《信息》爆料,一款名为Gobi的全新多模态大模型,已经在紧锣密鼓地筹备了。与GPT-4不同,Gobi从一开始就是按多模态模型构建的。这样看来,Gobi模型不管是不是GPT-5,但从多方泄露的信息来看,它都是OpenAI团队正在着手研究的项目之一。

11月,推特上有用户爆料,Gobi正在一个庞大的数据集上进行训练。不仅支持文本、图像,还将支持视频。有网友在这条推文下评论:“OpenAI内部员工称下一代模型已经实现了真的AGI,你听说过这件事吗?”爆料用户称:“GPT-5已经会自我纠正,并且具有一定程度的自我意识。我认识的熟人已经看过它的演示。”

12月底,阿尔特曼在社交平台公布了OpenAI在2024年要实现的计划:GPT-5,更好的语音模型、视频模型、推理能力,更高的费率限制等。此外还包括更好的GPTs、对唤醒/行为程度的控制、个性化、更好的浏览性能、开源等。

阿尔特曼还在采访中表示,GPT-5的智能提升将带来全新的可能性,超越了我们之前的想象。GPT-5不仅仅是一次性能的提升,更是新生能力的涌现。

2.2.2 预估GPT-5

尽管目前我们还没有等到GPT-5的发布,但是已经看到了OpenAI在2024年初发布了另外一个令人震撼的模型,那就是Sora。

可以说,Sora就是GPT-5的一个缩影,只是OpenAI对GPT-5采取了更加慎重的态度。当然,GPT-5面临的挑战确实很大,至少在算力层面目前还没有办法满足其进入应用级的需求。

那么GPT-5会是什么样的呢?

首先,支持更长的文本输入。目前,GPT-4的文本的输入能力已经提升到了2.5万字的水平。而之前与ChatGPT对话只能输入比较短的文本,ChatGPT也可能很快就会忘记此前聊天的内容,导致丢失上下文的关联。但是GPT-4可以支撑非常长的记忆,且能够支持非常长的文本的输入。甚至在几十轮次的问答之后,GPT-4依然能够记住我们之前给出的一些相关信息。我们可以期待GPT-5会支持更长的文本输入和更强大的记忆能力。

其次,治理“机器幻觉”。除在快速产生结果方面的表现更优秀外,GPT-5还有望在事实准确性上更胜一筹。2023年,我们已经见证了ChatGPT、Bing Chat或Bard的“胡说八道”——这在技术上被称为“机器幻觉”。

举个例子,你向ChatGPT询问:“成都是一座怎样的城市?”它会告诉你:“成都是中国西南地区的一个历史文化名城,位于四川盆地中部。成都是中国最古老、最繁华的城市之一,拥有丰富的历史文化遗产和饮食文化。成都的历史可以追溯到3000多年前的古蜀国时期。作为古代丝绸之路的重要通道和商业中心,成都是古代文化的重要中心之一。成都也是中国唯一一个拥有三座世界文化遗产的城市,包括都江堰、峨眉山和乐山大佛,这些遗产代表了成都的古代灌溉、自然景观和佛教文化。”虽然ChatGPT给出了很多关于文化、地理信息等方面的细节,内容看起来很可靠,但事实上,ChatGPT生成的内容中,许多都是错误的事实,也就是有害的“幻觉”。比如,“位于四川盆地中部”是错误的,成都位于四川盆地的西部;又如,“成都也是中国唯一一个拥有三座世界文化遗产的城市,包括都江堰、峨眉山和乐山大佛”,峨眉山和乐山大佛都在乐山,距离成都有2个多小时的车程。

2023年,有律师因为使用ChatGPT被终生禁业,原因就是ChatGPT捏造了6个虚构案例。

相比于ChatGPT的“胡说八道”,GPT-4则在机器幻觉上得到了改善。OpenAI指出了GPT-4与GPT-3.5在日常对话中的微妙差异。GPT-4在一致性法学考试(UBE)、法学入学考试(LSAT)、大学预修微积分等众多测试中表现得更为出色。此外,在机器学习基准测试中,GPT-4不仅在英语方面,还在其他23种语言方面超越了GPT-3.5。

OpenAI声称,GPT-4的“幻觉”现象少了很多,对“敏感请求”或“禁止内容”(如自我伤害或医疗询问)的回应倾向性减少了82%。尽管如此,GPT-4依然会表现出各种偏见,OpenAI则表示一直在改进现有系统,以反映常见的人类价值观,并从人类的输入和反馈中学习。

因此,对于GPT-5来说,消除错误回应将是它未来更广泛应用的关键,尤其是在医学和教育等关键领域。

当然,机器幻觉问题的治理是决定着GPT-5何时发布的一个关键问题,也是决定着GPT-5朝着通用人工智能这一目标能否实现突破的关键。

此外,多模态能力是GPT-5进化的另一个方向。现在,GPT-4已经可以使用图像作为输入,以获得更好的上下文,而不仅仅只能分析文本序列信息。这是GPT-4的一个非常强大的跨越点。图片的理解能力主要体现在GPT-4可以对人类给出的图片进行比较合理的解释或理解。GPT-4甚至可以理解一些内容比较搞笑的图片,或者通过一些做菜的图片想象做出的菜品,甚至可以帮忙整理图表数据,抽取图表的核心内容。我们还可以上传一些在日常生活中拍摄的照片,来跟GPT-4交流,它可以对照片做出一些有意思的评论。但是,GPT-4目前还不能理解视频信息。我们可以期待其未来的版本,不难预测,GPT-5或将获得更大的处理各种形式的数据如音频、视频等的能力,使其在各种工作领域中更加有用,而不仅限于作为一个聊天机器人或AI图像生成器。

从目前的被拆分出来单独展示的Sora中,我们已经可以提前领略OpenAI在多模态方面的能力,而这项能力一旦被整合进GPT-5,就意味着GPT-5将从当前的GPT-4的文本智能,直接跃迁到文本与视频的交互,也就是人类当前信息的最终表现手段与方式。

当然,许多人更关注的可能还是GPT-5的智能水平——期待通用AI的真正到来。GPT-5在智能水平上的升级是必然的,因为以GPT系列为代表的AI大模型,最强大的地方就在于——它的进化是近乎指数级的。本质上,它就是一台超强学习机器,每天24小时,一秒也不停止。而这种能力特征是人类完全没有的。人类被肉体所束缚,有无数的短处,在智力进化的路径上,只能像蜗牛一样走,人类进步或演化的速度,是以年、百年、千年为单位的。这与GPT系列截然不同,GPT系列的进步速度是以秒、毫秒、飞秒为演化的时间单位的,即使在人类看来最复杂的事物,它所需的学习反应的时间单位,最多也就是以小时为计的。

因此,可以预见,作为一次重要的升级,GPT-5的智能水平不仅会得到提升,还将在多个领域展现出指数级的改进。正如之前的ChatGPT、GPT-4一样,GPT-5将会是通用的,而这正是它们如此神奇的关键。换言之,GPT-5不是针对特定任务的提升,而是在整体上更为智能,这也会推动人工智能在各个领域都变得更加出色。比如,在医疗保健领域,AI的高级智能将使得诊断和治疗建议更加可靠,从而为医疗行业带来巨大的变革;它还可能在法律服务和自动驾驶等安全关键领域发挥重要作用。因此,GPT-5的提升有望为各个行业带来便利,这也正是阿尔特曼所强调的。

不管是智能升级、机器幻觉方面,还是多模态能力方面,可以期待的是,GPT-5的到来将成为科技领域又一次巨大的飞跃,这将使得人工智能更加强大、可靠,并为各个领域带来革命性的变化,推动人类社会迈向一个更加智能、创新的未来。

对于GPT-5而言,什么时候推出,除上面所谈的问题需要解决外,另外一个最大的制约条件则是算力,也就是说,当OpenAI能够构建完成支撑GPT-5公开应用的算力之后,GPT-5才会迎来真正的公开。

当GPT-5来临的时候,一场关乎各国国力竞争的序幕将正式拉开,一场由人工智能所引发的新生产要素革命将加速推进。

2.2.3 技术奇点的前夜

在数学中,“奇点”(singularity)被用于描述正常的规则不再适用的类似渐近线的情况。在物理学中,奇点则被用来描述一种现象,如一个无限小、致密的黑洞,或者我们在大爆炸之前都被挤压到的那个临界点,同样是通常的规则不再适用的情况。

1993年,弗诺·文格写了一篇文章,他将“奇点”一词用于未来我们的智能技术超过我们自己的那一刻——对他来说,在那一刻之后,我们的生活将被永远改变,正常规则将不再适用。

如今,随着ChatGPT的爆发、GPT-4等人工智能大模型的相继诞生,我们似乎已经站在了技术奇点的前夜。

人类的进步速度正在随着时间的推移越来越快——这是未来学家雷·库兹韦尔所说的人类历史的加速回报法则(Law of Accelerating Returns)。发生这种情况是因为更先进的社会有能力比欠发达的社会进步得更快。19世纪的人类比15世纪的人类知道得更多,技术也更好,因此,19世纪的人类取得的进步比15世纪的要大得多。

比如,1985年上映的电影《回到未来》中,“过去”发生在1955年,当20世纪80年代的男主人公回到1955年时,电视的新奇、苏打水的价格、刺耳的电吉他声都让他措手不及。那是一个不同的世界。但如果这部电影是在今天拍摄的,“过去”发生在1994年,那么我们会比《回到未来》的男主人公更加不适应,更与1994年的社会格格不入。这是因为1994年至2024年的平均进步速度,要远远高于1955年至1985年的进步速度——最近30年发生的变化比之前30年的要多得多。

雷·库兹韦尔认为:“在前几万年,科技增长的速度缓慢到一代人看不到明显的结果;在最近一百年,一个人一生内至少可以看到一次科技的巨大进步;而从21世纪开始,每三到五年就会发生与此前人类有史以来科技进步的成果类似的变化。”总而言之,由于加速回报定律,雷·库兹韦尔认为,21世纪将取得是20世纪1000倍的进步。

事实的确如此,科技进步的速度甚至已超出个人的理解能力极限。2016年9月,AlphaGo打败欧洲围棋冠军之后,多位行业专家认为AlphaGo要进一步打败世界冠军李世石的希望不大。但后来的结果是,仅仅6个月后,AlphaGo就轻易打败了李世石,并且在输了一场之后再无败绩,这种进化速度让人瞠目结舌。

现在,AlphaGo的进化速度或许会在GPT的身上再次上演。OpenAI于2020年6月发布了GPT-3,于2022年3月推出了更新的版本,内部称之为“davinci-002”;此后是广为人知的GPT-3.5,也就是“davinci-003”;伴随着ChatGPT于2022年11月的发布,紧随其后的是2023年3月GPT-4的发布。而按照OpenAI的计划,GPT-5在2024年会被正式推出。

从人工智能技术角度来看,人工智能最大的特点就在于,它是互联网领域的一次变革,不单单属于某一特定行业的颠覆性技术,并且是作为一项通用技术成为支撑整个产业结构和经济生态变迁的重要工具之一,它的能量可以投射在几乎所有的行业领域中,促进其产业形式转换,为全球经济增长和发展提供新的动能。自古暨今,从来没有哪项技术能够像人工智能一样引发人类无限的畅想。

由于人工智能技术不是一项单一的技术,其涵盖面极其广泛,而“智能”二字所代表的意义又几乎可以代替所有的人类活动,即使是仅仅停留在人工层面的智能技术,人工智能可以做的事情也大大超过人们的想象。

在ChatGPT出现及爆发之前,人工智能就已经覆盖了我们生活的方方面面。从垃圾邮件过滤器到约车软件,以及我们日常打开的新闻等,都是人工智能做出的算法推荐;网上购物时,首页上显示的是人工智能推荐的用户最有可能感兴趣、最有可能购买的商品;从操作越来越简化的自动驾驶交通工具,到日常生活中的面部识别上下班打卡制度……有的使我们深有所感,有的则悄无声息地浸润在社会运转的琐碎日常中。GPT模型将人工智能推向了真正的应用快车道上。

李开复曾经提过一个观点——思考不超过5秒的工作,在未来一定会被人工智能取代。现在来看,在某些领域,ChatGPT和GPT-4已远远超越“思考5秒”这个标准了,并且,随着它的持续进化,加上它强大的机器学习能力,以及在与人类互动过程中的快速学习与进化,在人类社会所有具有规律与有规则的工作领域中,人工智能取代与超越我们只是时间问题。

奇点隐现,而未来已来。正如有着“硅谷精神之父”之称的凯文·凯利所说的那样:从第一个聊天机器人(ELIZA,1964年)诞生到出现真正有效的聊天机器人(ChatGPT,2022年)只用了58年。所以,不要认为距离近,视野就一定清晰,也不要认为距离远,就一定不可能。 u34b0q3c+1Z3wOEP2UEdqYVb0TZOQee4bLdhVJBR8z+m61sHMDjQWhWFlNvXE/+9

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