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人工智能与沟通的前沿思考

发布时间:2019-04-26 20:58:06 文章来源:未来智讯    
反思人工智能最前沿和传播科学:未知] [内容概述联合人工智能技术和传播革命科学有很多优点,是传统工业生产力PCT皮革的新时代,但不复杂的新技术不能幸免 一些顾虑。 本文从Lasswell的“5W模式”开始,反思了人工智能在传播者,传播内容,传播渠道,受众和传播效率等方面的应用。 目前的传播类别需要更复杂和人道的人工智能技能。 当局应加强联系,企业也应承担应对的社会责任。 就人类心灵而言,人工智能在传播中的应用可以使人们更准时,更准确地了解世界,并且应该警惕其引起​​的认知的简化,单边和思想。 Inertialization。 [关键词]人工智能5W模式信息太平间近年来,人工智能在各个行业掀起了风暴。 自2016年初以来,人工智能已进入中国国家战略地位,相关政策也进入了爆发期。 2017年3月,人工智能首次写入当局的讲话; 2017年10月,人工智能参加了第19次讲座,其中指出“将促进互联网,大数据,人工智能和实体经济的深度融合”; 2018年3月,人工智能在两届会议上成为热门话题。 1“人工智能+ X”潮流即将来临,人工智能显然是下一个行业。 在传播领域,人工智能干预的讨论也变得流行起来。 人工智能的应用为人类传播实践带来了翻天覆地的变化,特别是在效果和准确性方面。 人工智能与通信的结合已成为新时代媒体产业的催生力量。 然而,当一项新技能不完全复杂时,它的使用并不能免除某些问题。 张鸿忠从Lasswell的经典5W模式开始,并指出人工智能已经在四个枢纽中引起了生产者,内容制作,渠道扩张和传播效率的作用。 2本文的灵感来源于它试图在传播者,传播内容,分发渠道,受众和传播效率五个方面反思人工智能的应用。 I.传播者水平:网民反馈浊度谈论机器人算法在分销商层面,人工智能技能催生了一类新的传播者:能够实现人际交往的说话者。 自然语言技能的发展使得更自然的交互和指令执行成为可能。 由Apple Siri,Google Now和Microsoft Cortana代表的操作系统的语音助手可以理解人们的本地指令并协助人们执行各种操作; 对娱乐和通信感兴趣的微软小兵等已成为热点。 沟通的对象。 然而,在2014年,微软小兵回到了微博的新疟疾,这不是人为的。典型的应用案例。 微软回应说,微软小浪的咒骂是大网友创造的内容。 “小兵的语料库拥有来自互联网大页面的所有公共信息。 经过反复过滤和审查,仍然会有大约100,000点。 四,葬礼犬。“3人工智能与大数据相结合,体现了大数据的伦理困境。数据库没有区别价值。如果机械训练语料库的过滤和校正无效,数据库将完全导入 将爬行数据纳入人工智能语言估计中。天坛机器人学到的负面内容甚至可能带来社会风险,网络混浊可能会受到不利影响。二,传播内容:机械新闻的“上限”困境 从传播内容的层面来看,“人工智能+新闻”是人工智能与新闻的结合,从2012年初开始。美联社的新闻写作机器人Wordsmith,洛杉矶时报的地面运动机器人Quakebot,华盛顿 邮政手稿Heliograf和腾讯的写作机器人Dreamwriter,新华社的“快小新”“萧 今天头条新闻的mingbot是最好的之一。“他们模拟了收集的数据并”嵌入“了现有的模板,可以在新闻报道中将其描述为”文本重新制作“。 在xiaomingbot,即使是词汇也可以从不同的语料库中学习。 风格是使内容输出的语音更加自然和个性化。 机械新闻基于准确的数据,及时性,快速写入速度和大量优势。 它允许记者摆脱繁琐和适度的动态写作,并投入更多时间和精力进行更深入的新闻探索。 批评和思考它。 然而,将上述优势带入机械新闻的算法模型已经引起机械新闻的“上限”困境。 这种“阿基里斯之踵”使机械新闻从基于数据的新闻中脱离出来。报告的主题内容有限。 这个城市的新闻写作机械产品都属于金融,金融,体育和意外事务的范畴。 即使模板中存在非数据元素(如专家评论的引用),新闻编写机器人也只能使用对外部的引用,缺乏对专家话语的深入解读,而缺乏对不同关系的分析。 交易的节点。 一些分析师分析了由腾讯梦想家撰写的有关CPI的新闻报道,并得出结论,Dreamwriter的新闻主题缺乏接近性,对观众的吸引力较小; 领导只是基于统计数据而略有强迫; 受试者缺乏逻辑剖析,堆积数据,可读性差; 使用景观信息不能掉以轻心,有一种僵硬的框架感。 4这些缺点是机械新闻算法模型引起的主要缺陷,而不是Dreamwriter的情况。 机械新闻的制作还不足以进行新闻评论和深度报道。课堂新闻很重要。 这些事情需要强大的探索才能和逻辑分析的能力,以及在错综复杂的社会关系中做出价值判断的能力。 它们仍然是记者最有价值的地方。 此外,机械新闻的版权定义仍不清楚。 一方面,机械新闻的主要内容确实是基于时代的新闻,缺乏人工新闻中的编纂,分析和思考的要素。 从它的外观来看,方向只是事实,时代的简单新闻不受版权法的约束。 守卫。 另一方面,机械新闻的发生加剧了记者和技术人员的智慧。 他们决定收集数据和代码算法。 他们为机械新闻创建了一个写作模板,可以逐步完成自然新闻。 余国明等人总结了机械新闻写作的版权问题,包括:“模板是否构成作品? 通过这些模板获得版权的手稿的版权是什么? 如果是版权,谁是版权的所有者?“5这些问题仍然需要订购。 定义为避免将来版权的未来。 三,分销渠道层面:事前审查的弊端。 在传播渠道层面,人工智能在内容审查中的应用可以大大免除人力。 目前,机械审计主要应用于文本内容,当检测到包含敏锐词汇的内容时,预先删除或阻止。 随着深入培训技术的发展,万象,网易,盾牌和Tuptech等产品已经能够依靠人工智能来帮助制作人工照片和视频评论。 值得注意的是,人工内容审查没有例外,但是当人工智能技术进入内容审查中心时,可以进行事前审查。 中间电视台的博扬指出:“虽然”互联网电子通知服务管理法“等法规和外国直接法的预审规模,但从中国新闻法规的整体看,中国网络的新闻管理 战略网络仍然是国外突破预审的障碍....而且从实践的角度来看,由于主观上的无能,中国的国家事先已经实现了新闻的指标,从而解放了 新闻保障最少保证,从而确保新闻和其他解放的解放。公共利益以协调的方式增长。“6由于条目的人工智能审查,这种均衡场景可能会改变。 不可否认,内容平台的预审有助于阻止不健康内容的传播,但在不可避免的层面上,对人工智能状况的预审也是解放的失败。 微博和微信等平台应该被用作解放市场和舆论的分销中心。 但是,在人工智能的预检中,他们的社会监督职能可能会被削弱。 这是值得警惕的。 受众级别:数据寡头在受众级别,算法描述每个用户的基本数据和首选项。 观众能够获得他们需要和喜欢的信息。 因此,这是由于用户行为而发生的大量数据。 大数据时代,人们的各种行为场景中的数据水平得到了极大的提高,并且每天都在城市中生成大量数据。 令人担心的是,这些数据的全部功能并不在于其自身的公平性,而在于互联网公司。 斯皮尔伯格的电影“顶级玩家”描述了未来数据寡头集团的图片,以掌握所有客户的信息,甚至侵犯了客户的人身安全。 万维网的发明者Tim Berners-Lee对此表示担忧:“所有个人数据,关系网络和其他信息仅限于特定的社交网络。互联网公司收集大量个人。信息,建议他们 认为观众可能喜欢内容,甚至决定科学和网络机器人优势系统来传播虚幻信息以达到其政治或经济目的。“7在人工智能时代,互联网巨头作为数据垄断者可以成为 所有用户的主人。 业余爱好,运动,关系链的把握,甚至是自身建立的生态系统的规范。 在没有数据收集和数据使用的情况下,“数据寡头”环境不再是一个可怕的未来寓言。 公平和容易的隐私权可能会受到损害,甚至面临个人幸福等敏感问题,风险很难预测。 五,传播效率水平:信息闺房和粗俗内容同样,在传播效率水平上,当前标题等内容分发平台的集群信息的个性化信息值得反思。 一方面,人工智能技能满足了观众的个性化需求。 然而,观众倾向于选择性地识别信息。 内容平台的准确推动从外部加剧了这种情况,甚至引起了观众的注意。 被困在“信息太平间”的场景中。 “信息太平间”全部由桑斯坦在“信息乌托邦”中提出:公众只注意到包含他们自己选择的工具的分布和使他们快乐的工具。 随着时间的推移,它将在茧的一般闺房中自成一体。 8原始受众拒绝并拒绝了无趣的内容,算法是将内容从受众群体中删除。 值得注意的是,从长远来看,观众的常识类别和见解往往是单方面和简单的,地平线将变得越来越局促,损失将是自律的,甚至导致 集团的两极分化。 另一方面,粗俗引人注目的内容仍然对大量网络具有极大的吸引力。 今天的头条新闻和快速平台的智能推荐功能已经成为一些粗俗内容的驱动力。 基于算法和数字的推荐机制被确定为今天的头条新闻和其他平台的最高点击率更可能是好的,低门槛甚至是低俗的内容。 高点击意味着更多的人工推荐率和曝光率。 这是恶性转世的第一层。 那些更为典型并且有必要的用户支付其不可避免的思想的门槛的人被浪费在信息的海洋中。 从长远来看,排名较高的用户将自动远程访问此类平台,保留较低级别的用户,以及寻找和传播低质量和低调内容的一步,这是第二个恶性循环。 当人工智能技能缺乏道德精神时,算法将失去控制并帮助内容平台上的滥用。 在这两个恶性循环的影响下,劣质内容将以惊人的速度传播。 VI。 结论从行业实践的角度来看,在传播过程的五个枢纽中看人工智能技能的应用和范围,主要应该是进一步优化技能本身,使其更加完善。 人性化的人工智能技能被用于传播。 其次,必须通过立法来解决诸如机械新闻的版权问题,数据隐私问题等优点的争议。 当局应跟上技术发展的步伐,加强与内容平台的关系。 网络办公室谈到了“今日头条新闻”和“内部段落”,反映了当局在内容平台上处理人工智能推荐技巧的倡导。 企业巨头本身就是最关键的部分。 在不断的祝福下,互联网公司面临着实现交通流量的利益链。 他们应始终保持自我警惕,保持道德底线,选择和创造人工产品,以打开和运营他们的内容产品。 同时,它应该自动承担应对的社会责任,不会损害公共利益。 从前言文化的角度来看,它应该唤醒认知人工智能对人类心灵结构的重要影响。 麦克卢汉的“前言是信息”洞察力在人工智能的新时代仍然占有一席之地。 法国工艺哲学家Jacques Ellul认为,工艺是自力更生的。 它是一个封闭的,自我决定的有机体,不受外力的影响。 9就人而言,艺术系统中的人是技术熟练的人。 “当人们走向艺术社会的文化和人文主义时,人们总是认为评论辩论的人是技艺出生的。唯一的大问题是适应技能。当人们意识到工艺和抗议的重要性时 反对艺术统治,为时已晚。“10技能将对人们产生全面影响,这将是对人的一种思考。 概念和心理风格的影响使人们很难依靠技能掌握技能。 他的负面立场表明,当人类面对人为的智能技能时,今天的人类仍然被唤醒。 人工智能在整体传播中的应用可以使人们更准时,更准确地了解世界。 然而,人工智能技能过度夸大了数据支持,削弱了人们的情感因素; 前来救援的人工智能助手,发送到今天的优秀信息,将引起人们无限的渴望; 人工智能技能的应用即将到来的便利可能导致简化,肤浅,单边化,甚至心灵的惯性。 技能增长的水不会转动,但在适应潮汐时应该警惕。 备注:1个预期的房产切割和研究所。 分析2018年人工智能产业的现状该政策有助于行业规模扩大[EB / OL] .https://www.qianzhan.com/analYst / detail / 220/180423-b2c68633.html 2张洪忠。 人工智能在新闻传播学习中的应用所带来的新课题[J]。 中国期刊,2017(09):5。
3人接近网络。 “小兵”一再发誓争议微软是其法律的三章[EB / OL] .http://society.people.com.cn/n/2014/0626/c1008-25205440.html <4 Fu Songju。 从8月CPI报告看机械新闻与人工新闻的区别[J]。 中国记者,2015(11):111-112。 5于国明,刘瑞怡,吴从伟。 新闻工作者的价值转移与人机合作的未来走向 - 论机械新闻写作对新闻制作模式的再创造[J]。新闻,2017(02):6。 6杨波。新闻管理类型与法治的研究[J]。 新闻与传播,2007(02):14。 7刘洪波。社会网络与“数据寡头垄断”[N]。 深圳特区报,2017-04 -06(A02)。 8案件处罚。 信息乌托邦[M]。 毕景月翻译。 北京:龚陵出版社,2008:15.9王瑞仁,曹观法。 Jacques Ellul的技能哲学[J]。 外国社会科学,2002(04):17-18。 10Jacques Ellul。 技术体系[M]。 Joachim Neugroschel翻译。 纽约:Continuu,1980:313-315。 作者简介:张宇,副教授,博士,同济大学文学与媒体硕士; 潘伟,同济大学艺术与传媒学院传播学硕士
编辑:王红月
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