逛商场不用挤！避免人潮的好方法

逛商场是很多人喜爱的活动，但在人流高峰期，人挤人的场面常常让人不胜其烦。那么，如何在不用承受人潮压力的情况下享受购物的乐趣呢？本文将从四个方面介绍逛商场避开人潮的好方法。

1.选择合适的时间

逛商场的高峰时间通常是周末和节假日，尤其是下午和晚上，因此选择合适的时间非常重要。如果不想挤人潮，建议在平日的上午或早上来逛。此时商场人流较少，购物环境也相对宁静，不会被人挤来挤去。对于那些喜欢享受购物过程的人来说，这是最佳的选择。另外，如果需要买到打折商品，可以选择促销的时间，商场有时会在早上的时候进行打折，这时候也是人流较少的时候，可以避免人潮。

2.选择人少的商场

每个城市都有逛商场的热门地点，所以这时候建议选择人少的商场。这些商场通常不在市中心，或者是刚刚开业的新商场。选择人少的商场不仅可以避免人潮，而且在购物体验上也更加愉悦。另外，可以选择商场内有多个出入口的商场，这样就可以分散人流，减轻拥挤程度。

3.提前规划购物路线

逛商场的时候，事先规划好购物路线也可以避免人潮。在商场内出入口附近的商店通常人流较多，建议跳过这些商店，用电梯或楼梯到达商场的其他区域。另外，如果有需要，可以在商场内逛一圈，调整心情和状态，再开始购物。

4.使用商场APP预约服务

如今，越来越多的商场提供APP预约服务，可以提前预约购物时间。商场内的一些高端品牌店铺也提供预约购物的服务，这样就可以避免排队等待，避免人潮。如果需要，在商场内购物前，可以提前下载商场APP，预约购物时间或者预定餐厅服务等。

总结

逛商场是一种非常常见和广泛的购物方式，但是如何避免人流高峰期的情况却是让很多人头疼的问题。通过选择合适的时间、选择人少的商场、提前规划购物路线或者使用商场APP预约服务，我们可以在避免人潮的情况下，享受购物的乐趣。

问答话题

1.如何判断商场的人流是否高峰期？答：商场的人流高峰期通常是周末、法定节假日和晚上。此外，商场内的停车场和餐厅也可以作为判断商场人流量的指标。2.如果无法选择时间和商场，如何应对人流高峰期？答：建议选择商场内的小众商店或者走一些偏僻的小路，避开人流高峰。此外，在购物时注意人身安全，保持一定的距离，避免人挤人的情况。3.商场APP预约服务有什么好处？答：商场APP预约服务可以避免排队等待，提前预约购物时间，享受更好的服务。同时，商场APP也提供了其他的优惠服务，如商场内打折信息、停车位监控等。

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如果(guo)說(shuo)这家律所指控OpenAI和微软更(geng)多(duo)的是(shi)在博(bo)眼(yan)球(qiu)，那(na)麽(me)网絡(luo)安(an)全(quan)公(gong)司(si)Home Security Heroes公布(bu)的一份研(yan)究(jiu)数据，則(ze)可能更具(ju)現(xian)實(shi)意義(yi)。在該(gai)公司对蘋(ping)果App Store的研究中發(fa)现，有四(si)分之三的AI相(xiang)關(guan)应用與(yu)第三方共享用户数据。而(er)在接(jie)受(shou)調(tiao)查(zha)的159个应用中发现，64%的应用會(hui)跟(gen)蹤(zong)用户的个人数据，其中監(jian)控用户数据比(bi)例(li)最(zui)大的一款(kuan)AI应用是Brainly（一款数學(xue)求解(jie)应用）。

除(chu)此(ci)之外，Google Assistant与第三方共享了超(chao)过35.71%的用户数据，語(yu)言(yan)教(jiao)育(yu)应用Duolingo、图像(xiang)生成应用AI Arta和DaVinci，以及AI醫(yi)療(liao)应用K Health则分別(bie)与第三方共享了多达28.57%的用户数据。根(gen)据Home Security Heroes方面的说法，從(cong)整(zheng)体来看(kan)，有54%的AI应用会跟踪用户数据。

毫(hao)无疑(yi)问，这樣(yang)的一組(zu)数字(zi)是相當(dang)驚(jing)人的，毕竟App Store应该是目(mu)前(qian)对应用審(shen)核(he)最為(wei)严格(ge)的应用商(shang)店(dian)，而苹果也是当下对用户隐私保護(hu)力(li)度(du)最強(qiang)的消(xiao)費(fei)電(dian)子(zi)企(qi)業(ye)。因(yin)此也可想(xiang)而知(zhi)，在Android生態(tai)中，AI应用窃取用户数据的情况大概(gai)率(lv)只(zhi)会更加严重。

事实上，与第三方分享用户数据自(zi)Meta的“劍(jian)橋(qiao)門(men)”以来，就是被整个行(xing)业非(fei)常(chang)忌(ji)諱(hui)的一件(jian)事，也很(hen)容易让用户联想到(dao)企业本(ben)身(shen)对于个人隐私持(chi)漠(mo)视态度，因此近年来也是各(ge)大应用商店严防(fang)死(si)守(shou)的一點(dian)。

比如苹果在App Store的审核指南(nan)中就明(ming)確(que)寫(xie)到，“从App中收集的数据不能与第三方共享，用于与提升(sheng)用户体驗(yan)、软件/硬(ying)件性(xing)能无关的功(gong)能，自助(zhu)廣(guang)告必(bi)需(xu)遵(zun)守《苹果开发者計(ji)劃(hua)许可协议》”。既(ji)然(ran)向第三方分享用户数据是一个被苹果禁(jin)止(zhi)的行为，那么为什(shen)么这一大批(pi)AI应用会選(xuan)擇(ze)糊(hu)弄(nong)苹果的审核人員(yuan)，冒(mao)着被移出(chu)App Store的风险也要这样幹(gan)呢(ne)？

其实这是因为AI应用对于数据有着幾(ji)乎(hu)永(yong)无止境(jing)的渴(ke)求，它(ta)們(men)像饕(tao)餮(tie)一般(ban)吞(tun)噬(shi)数据、以训练自家的模型。而AI的智(zhi)能则是以数据为支撐(cheng)的，機(ji)器(qi)学習(xi)/深(shen)度学习技(ji)術(shu)的底(di)座(zuo)就是大量数据，也就是著名AI科(ke)学家吳(wu)恩(en)达教授(shou)倡(chang)導(dao)的Data-centric AI，它是一種(zhong)以数据为中心(xin)的人工(gong)智能理念(nian)，强调数据在人工智能开发和应用中的重要性。

傳(chuan)統(tong)搭(da)建(jian)AI模型的方法主(zhu)要是聚(ju)焦(jiao)叠(die)代(dai)模型，数据也相对固(gu)定，通(tong)常会聚焦于几个基(ji)準(zhun)数据集，然后設(she)计各式各样的模型去提高(gao)預(yu)測(ce)准确率。但这一模式的缺(que)陷(xian)也非常突(tu)出，准确率高的模型只能确保“擬(ni)合(he)”数据，並(bing)不一定意味(wei)着实際(ji)应用中会有很好的表(biao)现，如今也已经被邊(bian)緣(yuan)化(hua)，目前用更大規(gui)模和更高质量的数据来训练AI，则成为了主流(liu)。

以OpenAI的GPT模型为例，从GPT-1到ChatGPT、再到GPT-4，所用的训练数据大体经歷(li)了以下變(bian)化，小(xiao)数据规模数据——大规模数据——更大规模、更高质量的数据——大规模的人類(lei)標(biao)注的高质量数据。毕竟所謂(wei)语言模型的训练和学习，就是从大量的数据中学习復(fu)雜(za)的上下文联系。而为了獲(huo)得(de)更多的数据，OpenAI更是四處(chu)出擊(ji)，例如它就以每(mei)年200万美元的價(jia)格获得了推特(te)推文数据的訪(fang)问权限(xian)。

如果沒(mei)有持續(xu)的数据輸(shu)入(ru)，ChatGPT就不可能完(wan)成向GPT-4的“進(jin)化”，而兩(liang)者间的一个顯(xian)著区别，就是ChatGPT的数据只截(jie)止到2021年、缺乏(fa)2022年及之后的数据。没錯(cuo)，随着AI大模型概念的走(zou)紅(hong)，AI相关企业如今已然成为了数据交(jiao)易市(shi)場(chang)的大买家。

也正是因为这一事实，导致(zhi)了现階(jie)段(duan)数据本身的价格水(shui)漲(zhang)船(chuan)高，掌(zhang)握(wo)数据源頭(tou)的企业已经开始哄(hong)擡(tai)物(wu)价。以前段时间鬧(nao)出不小风波(bo)的Reddit为例，其所给出第三方抓取5000万次内容需支付12000美元的价格，显然就已经很高。

出于对数据的渴求，以及数据本身的价格原因，AI应用的开发者自然就有了强烈(lie)的从应用内收集用户数据、并分享给第三方的動(dong)力。对于当下的絕(jue)大多数AI应用而言，变賣(mai)数据或(huo)许是它们现阶段所能找(zhao)到、最具可行性的掙(zheng)錢(qian)方式。而且目前会去下載(zai)AI应用的用户，基本都是对AI感(gan)興(xing)趣(qu)的人群(qun)，如何(he)让这一部(bu)分用户的价值(zhi)变得更大，显然开发者没有理由不动心。

事实上，肆(si)意挖(wa)掘(jue)用户隐私现象(xiang)的泛(fan)濫(lan)，对于尚(shang)且稚(zhi)嫩(nen)的AI生态本身而言有着極(ji)大的傷(shang)害(hai)，因此有識(shi)之士(shi)也紛(fen)纷站(zhan)出来疾(ji)呼(hu)。谷(gu)歌(ge)DeepMind的首(shou)席(xi)商务官(guan)Colin Murdoch就表示(shi)，督(du)促(cu)AI开发者專(zhuan)注于構(gou)建一个“强大而負(fu)责任(ren)”的社(she)群。只是想要遏(e)制AI应用的开发者違(wei)规挖掘用户数据，還(hai)得应用商店加强审核才(cai)行。返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查看更多

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