简介:人工智能算法技术以及以此为基础的新闻写作机器人的出现,对传统新闻业的信息生产、分发和管理机制,以及新闻从业者的职业角色和功能定位构成了冲击,对新闻记者的工作属性和技能内涵提出了新要求。但这并不意味着人类记者将被人工智能新闻所取代,因为人工智能算法技术的内在缺陷使之始终无法突破符号操控的层次,无法像人类意识那样具有自我意识,从而可以制造出复杂的概念、意识和意义体系。而新闻作为具有信息和文化双重属性的创造性活动,不只是科学主义的信息生产和传播过程,更是意义建构、价值赋予和道德表达的过程。这恰恰是在人工智能日益主导的量化信息生产的趋势下,具备主体意识和能动性的人类记者的优势所在。因此,人工智能与人类记者的关系不是取代的零和游戏关系,而是相互补充、相互配合的合作关系。人类记者的使命不在于与人工智能算法技术去竞争量化信息生产的效率,而是与机器形成一种良性互动的合作关系:一方面充分掌握人工智能和算法技术的知识和技能,从而能够更好地驾驭它们;另一方面则需要扬长避短,充分发挥人类记者在对新闻事实进行语境化意义阐释和价值赋予方面所具有的创造性优势。
简介:摘要:目的:探讨人工智能在数字出版产业中的应用,分析其在内容生成和个性化阅读体验中的实际效果,评估人工智能技术赋能下的数字出版对读者需求和阅读质量的提升作用。方法:本研究采用实验设计方法,通过对比实验和问卷调查相结合的方式,选取2023年应用人工智能技术的数字出版平台数据。分组为应用人工智能生成内容及个性化推荐的实验组与传统数字出版方式的对照组,分析内容生成效率、用户阅读时长及用户满意度。数据通过t检验及卡方检验进行统计分析。结果:实验组在内容生成速度上比对照组提升了约45%,个性化推荐的准确性达87.3%,显著高于对照组(P < 0.05)。用户平均阅读时长较对照组增加了约32%,满意度得分提升了约1.8倍(P < 0.05)。实验组用户对内容推荐的相关性评价高达90%以上,表现出高度的个性化阅读体验优势。结论:研究结果表明,人工智能在数字出版中的应用不仅提高了内容生成效率,还显著提升了个性化阅读体验的质量和用户满意度。人工智能赋能的内容生成和推荐机制为数字出版产业提供了创新路径,可广泛应用于提高读者黏性和满足个性化需求的场景。
简介:在人人都无法脱离数据的大数据时代,大数据的影响不容小觑,它挑战了现代社会的既定秩序,也引发了新的社会问题。大数据给予未来世界无穷可能性,人们在欢呼大数据的美好前景时,也应该警惕新技术的威胁,理性看待大数据的影响。在大众传播领域,面对大数据技术,人是盲目和被动的,他的思想和行为会被诱导,会不经意间泄露自己的隐私,甚至侵犯他人的隐私。大数据技术把一切纳入算法中,大数据并不是完备的,算法也并不总是客观公正的,人们应该知道算法是否具有价值偏向、算法是谁的工具、它是为谁服务的。因此,人们需要了解大数据对人的价值观和行为活动的影响,了解算法渗透的意识形态性,警惕被数据和算法控制。说到底,数据既是社会商品,又是裹挟政治、经济、文化、资本等复杂权力关系的信息载体,它既关系到个体的虚拟身份认同,又关系到数据伦理的建构。
简介:新闻界的"学习运动"在宣传管理中是一项极具中国特色的基础性工程。本文以前些年曾在全国新闻界开展的"三项学习教育活动"为例,沿着汤普森所谓"深度解释学的方法论架构"的思路,说明和解释"学习运动"何以成为新闻生产的一项"统治技术";并部分吸收吉登斯的"策略行为"分析原则,分析它是如何通过"自我技术"的中介进入新闻生产领域的。本文认为,作为一种"统治技术"的"学习运动",通过参与者"自我技术"的中介,在实际宣传管理中建立的是一种"象征性服从"关系。其基本特点是:被管理者一方面保留对管理思想、管理体制以及管理方式的某些怀疑甚至不满,另一方面又通过一定的象征形式在表面上表示认同和服从。后者又构成来自权力制约的前提条件,而管理者对此似乎也有明确认知。