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主流媒体面向人工智能的机会、寻衅与应对_人工智能_技巧 智能问答

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随着科技的飞速进步和媒体形态的多元化发展,人工智能技能在媒体领域的运用愈发广泛,带来前所未有的发展机遇,但利用该技能仍存在不小的风险和寻衅。
主流媒体对付人工智能的利用,须要审时度势,保持理性态度,努力兴利防患。

当前,伴随新一代互联网数字技能的发展,天下范围内新闻媒体进入智能化“快车道”。
我国浩瀚媒体单位也正加快造就新质生产力,全力推动全媒体传播体系培植,推进新时期媒体深度领悟高质量发展。

在媒体领域因时制宜发展新质生产力,就要从科技创新这一核心出发,深刻节制除生产力三要素外的两个新浸染力——科技成分和数据要素,其紧张表现形式便是人工智能。
人工智能的高效率和准确性或将大幅度提高新闻传播的事情效率和决策准确性。
从2015年《政府事情报告》提出“互联网+”到2019年的“智能+”,再到今年的“人工智能+”,我国持续积极顺应科技发展趋势,着力在不同阶段推动家当转型升级。
可以说,“人工智能+”行动正为新时期主流媒体发展新质生产力开启新篇章。

但与此同时,利用该技能仍存在不小的风险和寻衅,且这种寻衅是全方位、环球性的。
中华公民共和国和法兰西共和国最近发布关于人工智能和环球管理的联合声明,双方致力于共同推进人工智能的开拓与安全,从中可见一斑。
主流媒体对付人工智能的利用,须要审时度势,保持理性态度来负责对待。

新技能带来新机遇新寻衅

通过调研全国一些主流媒体对人工智能技能的利用情形,笔者创造,现阶段存在以下几方面问题:

人工智能的替代效应逐渐显现,但不少媒体没有详细发展方案及技能体系。
以人工智能天生内容的生产模式将会颠覆整体信息传播格局,对受众把稳力的争夺将更加激烈,使传播指向一个更加开放系统的可能性。
智能传播时期,有方案发展才有体系,但一些媒体比较被动,认为从人工智能开拓到媒体运用要经历很长一段韶光。
事实上,人工智能正如潮水般袭来,一些媒体由于没有详细的技能发展方案,对新兴技能的运用深度和成熟度不足,资金投入和技能更新跟不上,拆东墙补西墙,长此以往可能损失先机。

媒体对人工智能技能的利用有待加强。
鉴于多重成分的交织影响,对付新闻媒体而言,当古人工智能的运用还处在相对低级的阶段,短缺专业化运用、创造性利用,对智能变革的适应度较低;真正熟习前沿技能,能够闇练利用这些技能的人才也还比较缺少,利用人工智能赋能新闻产品,重构传播力、重塑影响力不足。
比如,大多数媒体仍短缺可用的推举算法及智能分发能力支持,无法根据用户的兴趣和需求精准推送内容,从而限定了内容传播的覆盖面和影响力。

人工智能给意识形态领域带来较大寻衅。
紧张有以下三方面表现:一是采取人工智能技能推送的资讯推举易造成“信息茧房”。
人工智能的信息分发以用户的个性化需求为导向,随意马虎形成导致受众视野窄化和不雅观点极化的“信息茧房”。
媒介技能的进步可能使受众更随意马虎和兴趣相投的人产生联结,进而加剧代价不雅观念的分解。
一旦缺点的政治不雅观念、代价偏好等有害信息被植入人工智能技能开拓过程中,用户很难察觉到其意识形态渗透,可能增加意识形态风险。
二是人工智能很随意马虎对音频、视频和图像等进行深度假造,假新闻“有图有原形有信源”使得新闻真假难辨。
三是主流媒体新闻传播、舆论勾引的办法及效能受到影响。
作为社会主义核心代价不雅观的主要引领者,主流媒体每每通过议题设置影响"大众年夜众对热点重点事宜的认知和判断,从而在社会主流舆论的形成、传播、勾引方面起到关键性浸染。
“覆信室效应”“过滤气泡”等观点描述的便是这类负面效果。
“覆信室效应”是指当人们过多地打仗其所偏好的信息,其对付现实的判断可能会被扭曲;“过滤气泡”描述的是另一种情形:人们不喜好或不同意的新闻内容会被自动过滤掉,而这会缩小其认知范围,从而不能看清事情的全貌,影响其判断和决策。

人工智能的自动天生易涌现内容把控难题。
紧张表示为以下两个方面:一是所谓“合成谬误”,是指分别看是利用得当的手段,合用时产生的效果却可能不当;局部而言合理、有效率的选择,合起来却可能会涌现一些谬误。
二是数字内容生产多为连续进行、自动天生、不断累积,可能导致所天生内容中的眇小偏差不断累积,也可称为累积谬误或隐含偏差。

算法推举重构新闻传播效果评价体系。
算法推举对传播效果的量化采集和剖析,实现了用户点击、转发乃至评价行为的数据化和透明化。
算法推举模式下的新闻传播,其舆论勾引效果可以通过直不雅观、精准的数据透明化呈现。
因此,算法推举给原来属于主流媒体上风的新闻传播效果评价体系带来寻衅,一些新媒体可能会为了追流量、博眼球而使新闻代价判断涌现偏差。

职业道德与知识产权保护方面存在一定差距。
人工智能技能的数据库内容来自现有内容产品,如果发生滥用就可能导致信息质量低落和虚假新闻的传播,乃至涉及侵权问题。
随着技能的成熟与遍及,随之而来的版权归属等问题涌现诸多争议。
因此,媒体作为利用人,应该对人工智能天生的内容担负编辑和审查任务,以确保内容的真实性和客不雅观性。

稳健推进人工智能拓展运用

发展媒体领域的新质生产力,已成为当今媒体行业转型升级的关键所在。
随着科技的飞速进步和媒体形态的多元化发展,人工智能技能在媒体领域的运用愈发广泛,为媒体机构带来了前所未有的发展机遇。
与此同时,也涌现如上一些问题,要谋划在办理问题中推进发展,建议紧张从以下五个方面动手:

制订人工智能技能发展方案。
在国际层面,天下紧张发达国家把发展人工智能视为提升国家竞争力、掩护国家安全的重大计策,纷纭出台人工智能方案和干系政策,力争在新一轮国际科技竞争中节制主导权。
我国把新一代人工智能作为推动科技跨加倍展、家当优化升级、生产力整体跃升的驱动力量。
2017年,国务院发布《新一代人工智能发展方案》,确立人工智能三步走目标,将发展人工智能上升为国家计策;此后,干系部门和遍地所政府推动《新一代人工智能发展方案》加快履行。
鉴于此,媒体行业也应迅速制订人工智能技能发展方案,进一步营造共同培植智能化媒体的良好氛围。

推进人工智能技能研发运用。
一方面,要迅速运用,全面覆盖。
以重庆日报报业集团为例,其之以是成为全国首批数字出版转型示范单位,一条主要的履历便是积极拥抱前辈技能、新兴技能。
面对人工智能,集团应连续坚持建用并重、平台自有、实用管用的原则,加强人工智能平台培植。
以迭代升级“新重庆”客户端为契机,依托重庆日报强大的时政采访宣布资源,汇聚华龙网、上游新闻等集团媒体领悟骨干力量,携手全市区县融媒体中央,共同打造共建共享大平台。
同时,依托重庆号,聚合重庆各级政务部门、社团、协会、国企、校园、医院等媒体资源,努力打造一个群体多元、形态丰富、内容精彩、共建共享、深度触达广泛用户的客户端,打造具有重庆辨识度、全国影响力的重庆第一端。
技能是不断发展进步的,“新重庆”客户端将不断根据用户的实际需求改进提升有关技能,与内容创作者共享技能。
另一方面,加强研发,持续发展,推进技能创新项目化。
项目化可以推动媒体集团内部技能水平的整体提升,也可以加强对外输出,提升影响力和竞争力。
开展技能创新项目化的主体一样平常是传媒领域、高校、通信领域的研究院,目前许多地方均建立了有关大数据与人工智能领域的研究院,其紧张职能一是定期推出全国及有关行业的技能创新成果报告,二是加强研发技能的项目化输出,有关企业、媒体单位采购后,再将信息反馈给研究院,终极形成一个技能不断进步的闭环。
同时,项目化未来还可以发展为产权化,只有将产权合法化,才能把知识产权转化为现实生产力,并创造更大效益。
新闻媒体可以项目化办法,积极引入行业大模型培植AIGC(人工智能天生内容)研究室,并形成运用成果,赋能采编生产。

加强人工智能环境下意识形态管理。
主流媒体紧张的生产流程集中在策、采、编、发、播等方面,加强对各环节人工智能技能的管理,“人防+技防”才能起到更好效果。
一方面,要加强每个环节的管控。
新闻媒体的稿件一样平常是先策划、采访、网络素材,然后成稿发布。
人工智能技能作为编辑的赞助工具,基本可以覆盖上述流程,但算法推举随意马虎涌现“过滤气泡”“信息茧房”“覆信室效应”等负面效果和谬误衍生,因此,在策、采、编、发、播每个环节,都该当设置审查岗位,倒查存在的问题,避免缺点涌现。
这些职员应由采编履历和审校履历丰富的同道担当。
另一方面,要加强审读反馈技能的运用。
传媒审读的技能系统,实际上便是一道意识形态和舆论导向的“安全阀”,其职能定位不同于新闻媒体传统的刊(播、发)前审校把关机制,而是在刊发推播之后新增的一个监测审读、跟踪研判把关环节。
搭建“专业职员+智能技能”一体化系统,实现全平台(报刊网端微、第三方账号等)、全天候(整年每天24小时)、全形态(文图、音视频、广告及其他媒介元素)全方位监测审读做事。

加强新兴技能人才培养利用。
一是加强人工智能干系专业知识的培训。
通过有针对性地设置人工智能、算法等理论课程以及实际操作技能演习,全力培养更多熟习新兴技能的采编人才。
二是加强产学研用一体化发展。
媒体与高校、科研机构和企业之间协同互助,叮嘱消磨有关技能职员、采编职员到一些具有成熟人工智能运用履历的单位、机构、学校进行学习,同时引入高科技企业、高校、央媒等资源,共同参与项目研发、技能研究、平台培植,确保有关职员把学到的履历运用到媒体领悟发展进程中,从而驱动媒体技能改造。

优化适宜技能发展的系统编制机制。
一方面,连续以培植智能化媒体为目标,进一步拓展创新平台,推动建立“媒体领悟实验室”;另一方面,媒体的考察向精良技能运用倾斜,媒体单位应更加重视融媒体新闻产品,完善赏罚勉励机制,对个中精良作品予以更大褒奖。

(作者单位:重庆日报报业集团)

原文刊发于《新闻战线》2024年6月(上)。

任务编辑:武艳珍

新媒体编辑:曹雅芳

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