颠覆与重塑:下一代人工智能的传播学意义.pdf
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1、XINWEN AIHAOZHE 渊2023 窑 9冤新闻与传播研究1980年袁托夫勒提出人类社会形态正由工业社会发展至信息社会袁而这第三次浪潮文明代表着世界将经历一场革命性的变化遥正如托夫勒所预言的袁在过去数十年中袁互联网的诞生与其引发的信息革命迅速改变了生产过程尧社会通信和传播结构遥在信息时代中袁信息技术成为驱动社会变革的力量袁信息和知识则是社会发展的主要动力遥从互联网到移动互联网袁再到以ChatGPT为代表的下一代人工智能袁信息基础设施与底层技术逻辑的迭代推动一轮轮新的信息革命袁对信息原有的生产尧形态与分发模式产生冲击遥本文将关注新的技术逻辑与范式对于构建信息与传播所起的基础性作用袁并探讨
2、以ChatGPT为代表的下一代人工智能作为新兴基础设施袁将如何重塑信息生产机制尧信息整合形态尧信息分发网络和信息交互模式遥可预见的是袁这场新一轮信息革命将对媒介格局和生态带来巨大变革遥一尧人工智能作为新兴信息基础设施院下一代人工智能标志AI2.0时代的到来人工智能技术发展至今已有约70年历史袁分为三个主要发展阶段袁标志着三次技术的飞跃遥第一波人工智能浪潮为1950要1970年袁是基于人类专家知识的人工智能袁彼时基于启发式算法所开发出的模型只可适用于狭窄的特定任务范围遥始于1970年的第二波人工智能浪潮中袁统计机器学习框架和机器学习使人工智能开始可以自动从观察的数据中提取野规则冶1遥第三波人工智
3、能浪潮的开始时间则多被认定为1990年袁人工智能研究重心转向了深度学习袁以神经网络为中心的应用取得了巨大突破袁这种范式变迁使人工智能超越了专家系统局限于单一领域和模式的限制袁对人工智能和通信传播的研究和实践具有深远影响遥如斯坦福大学社交媒体实验室主任JeffreyHancock即提出传播学研究的方向将从野计算机技术为中介的传播冶渊CMC冤转向为以野人工智能为中介的传播冶渊AI-MC冤遥ChatGPT被认为是代表第三波人工智能技术跃迁的现象级应用袁可以类人的方式野对话+创作冶袁生成符合人类需求尧语言习惯和情感倾向的文本遥作为基于深度学习的大型语言模型渊LargeLanguageMod鄄el袁LL
4、M冤袁ChatGPT是一种生成式人工智能渊Genera鄄tiveArtificialIntelligence冤袁其超越了传统分析式人工智能渊AnalyticalArtificialIntelligence冤仅对现有数据进行分析尧解释和预测的模式袁可通过机器学习算法根据现有数据生成与其结构尧风格或内容上相似的新原始数据袁并能涵盖文本与代码等多种形式遥ChatGPT的里程碑意义之一在于其具备强大的自监督学习能力袁其表现不再依赖于人工标注与既定的训练规则遥首先袁GPT模型在无监督预训练渊unsupervisedpre-training冤环节展现出模型在无需人工标注的情况下袁便可通过自行阅读海量文本进
5、行学习袁并具备深入理解自然语言中潜在结构和模式的能力遥 GPT模型基于大量互联网上数据训练的文本生成深度学习模型袁并通过生成对抗网络渊GANs冤尧变异自动编码器渊VAEs冤和变形器渊Trans鄄former冤等技术袁在野利用人类反馈中强化学习冶渊Re鄄inforcementLearningfromHumanFeedback袁RLHF冤的监督学习渊supervisedlearning冤环节之前已颠覆与重塑院下一代人工智能的传播学意义阴刘德寰朱琦揖摘要铱信息时代袁信息基础设施与底层技术逻辑的迭代成为驱动变革的重要力量遥以ChatGPT为代表的下一代人工智能标志着从局限于单领域的AI1.0时代向通用
6、化尧平台化的AI2.0时代的过渡袁人工智能作为新兴信息基础设施将引发新一轮信息革命袁重塑信息生产机制尧信息整合形态尧信息分发网络和信息交互模式遥这一变革的重大意义不仅在于人工智能作为智能互联的超级媒介可突破互联网环境下的信息过载与流通低效等困境袁更在于人工智能颠覆性地具备了以行动者身份对人的思想施加影响的能力袁野人机共生冶的新主体时代将对以人为主导的传播研究范式与信息传播伦理带来冲击遥揖关键词铱ChatGPT人工智能曰信息革命曰基础设施曰人机关系4渊2023 窑 9冤 XINWEN AIHAOZHE新闻与传播研究依靠自监督学习方法渊self-supervisedlearningmethod冤获
7、得良好的训练效果袁标志该生成式人工智能技术具备可拓展到更为广泛的应用场景的基础遥其次袁随着计算量尧模型参数量和训练集规模的扩展袁类ChatGPT的大型语言模型呈现出涌现能力渊E鄄mergentAbility冤2袁即模型在多项能力上超越其训练框架并产生突进式进步遥在未被直接训练的情况下袁大型语言模型仅通过对自然语言进行观察袁便可在算数尧回答问题尧总结段落等能力维度上呈现出快速和未能预测的进步3袁展现出从原始训练数据中自动学习并发现新的尧更高层次的特征和模式的能力袁这一突破意味着人工智能的能力已不再依赖于既定的规则与框架遥由于其强大的自监督学习能力袁Chat鄄GPT突破性地具备了多模态能力遥 GP
8、T-4模型作为多模态模型渊multimodalmodel冤可以处理自然语言和多种媒体信息袁可完成更为多元的任务类型遥除语言类任务外袁ChatGPT可在无特殊提示的情况下解决跨越多学科多领域的高难度创新型任务袁证明其具备完成感知类尧创造性尧探索性任务的能力遥 ChatGPT的智能水平不仅体现于其所生产内容的拟真度上远超其他聊天机器人袁而且在多元任务上的表现程度都达到接近人类水平4袁甚至被部分学者认为已达到通用人工智能雏形遥多模态能力被视为从AI1.0至AI2.0时代跃迁的关键袁由局限于单领域的AI1.0时代向通用化尧平台化的AI2.0时代过渡遥AI2.0时代袁人工智能将不仅局限于单一应用袁而且可
9、通过与现有技术的集合袁更无缝地融入日常生活袁嵌入广泛的应用和服务中袁作为人机之间的通用接口集成多种应用服务遥人工智能也将为其他应用赋能袁实现真正的智能互联袁并最终重构互联网生态遥二尧人工智能重塑信息生产机制院作为主动传播者的机器渊一冤作为传播者的人工智能院自主生产信息与参与同构信息以ChatGPT为代表的下一代人工智能挑战了以人为核心的互动范式袁颠覆了传统的信息生产机制袁并为传播格局带来变革遥传统媒介观中袁信源渊who冤是人类独有的角色袁机器被视为传播的渠道尧中介和工具袁但随着算法与技术的发展袁类ChatGPT的生成式人工智能已具有高度自组织性和自适应性袁不仅参与构造传播过程袁同时也能作为主动
10、的传播者遥一方面袁类ChatGPT的生成式人工智能具备独立尧自主地生产接近人类水平内容的能力袁因而可作为主动的信息生产者与传播者遥在第三波人工智能浪潮之前袁人工智能已被广泛应用于新闻写作袁并极大提升了新闻生产的效率遥但彼时机器人写作基于既定的模板与技术框架袁写作领域受限袁内容存在同质化尧模式化问题袁在信息生产中扮演的角色仍较为局限袁仍是人类认知的工具和延伸袁但技术突破使得人工智能已不再依赖于专家系统袁而越发接近能产生自己的知识和见解的自主行动者遥 GPT模型的创作不受写作模板的限制袁可自行提出创意袁其所展现出的学习尧适应尧参与创造性任务尧解决问题等能力曾被认为是仅人类独有的能力袁但如今也在非人
11、实体中得到体现遥另一方面袁类ChatGPT的生成式人工智能也具有参与同构以人为主体的传播的能力遥生成式人工智能变革性地将知识和技能的积累与其使用剥离开袁用户可在未经训练的情况下借助人工智能写作尧翻译尧编程与绘画袁无需花费数年学习和训练袁仅通过自然语言指令引导人工智能袁便可基于其庞大浩瀚的知识库和技能库进行专业级别的创作遥可预见的是袁在AI2.0时代袁个体能力范围得到指数级扩展袁其能力极限将不再受限于其教育和经历袁而在于理解和运用人工智能的人机协同能力遥与此同时袁人机协同的创作方式也不可避免地导向版权与问责等问题遥渊二冤作为行动者的人工智能院从参与到主导人工智能的类人性打破了既往以人主导的传播形
12、态袁其所具备的工具性与类人性的二重性对传统媒介观产生了冲击袁挑战了传统研究图式中传播的主体和客体之间的二分法遥传统媒介研究中强调机器的工具性袁即使在强调技术对塑造人类交流和社会结构等方面影响的理论中袁如麦克卢汉的野媒介即讯息冶5和哈罗德窑伊尼斯的通信技术对社会影响的理论6袁仍将机器视为辅助人类互动的被动工具袁着重于其工具性在塑造人类经验中的作用遥如拉图尔的行动者网络理论渊ANT冤与Reeves和Naas提出的媒介等同理论渊mediaequationtheory冤尧野计算机作为社会行动者范式冶渊computersaresocialactorsparadigm袁CASA冤等理论袁则将包括机器在内的
13、非人类实体视为塑造技术进程和社会生活的关系网络中的野行动者冶7袁强调了人机互动中图式所发生的转变8袁但在这些理论范畴中仍多将机器视为参与者而非主导者袁对自主的智能机器所带来的社会问题和伦理困境缺乏探讨遥此处的主导一词并非指向技术决定论中技术对政治尧经济尧伦理因素的强制影响袁而是指出作为信5XINWEN AIHAOZHE 渊2023 窑 9冤新闻与传播研究息的生产者与传播者的人工智能有能力以行动者身份对人的思想形态施加影响袁甚至可能构建部分人群的主要信息渠道遥社会学家奥格本用野文化滞后冶渊CulturalLag冤一词形容由于现代社会的变革多由技术驱动袁价值观尧伦理观等非物质文化滞后于物质文化变迁
14、的现象9遥由于人工智能技术带来的变革尤其迅速并具有颠覆性袁其野文化滞后冶的后果也更为突出袁可能成为对我们理解尧审视与使用技术的掣肘遥作为主动传播者的人工智能系统不仅要求我们对信息的透明度尧问责制以及信息操纵等可能性进行评估袁并批判性地探究人工智能驱动的传播在隐私和信任等维度上所产生的影响袁进而解构了我们所熟知的传播实践袁挑战了以人为核心与主导的理论范式袁并指向了对人机共生的信息传播伦理的重构遥三尧人工智能重塑信息整合形态院从信息收集到知识整合从印刷时代到电子传播时代袁媒介技术的变革颠覆了曾经的信息获取模式遥印刷时代的信息以文本与图片的形式被记录于纸质载体上袁人们通过订阅报纸尧杂志袁购买或租借书
15、籍等方式获取信息袁检索信息则需通过使用图书馆索引等方式查索遥在印刷时代袁文化水平尧经济水平尧地理位置等因素均对个体的信息获取能力有所限制袁个体信息量较为匮乏尧难以获得其所需的信息成为普遍现象袁引发了知识沟等困境遥互联网技术的发展带来了信息的爆炸式增长袁同时也带来了全新的信息组织形态院搜索引擎作为互联网用户入口被集合到多种应用中袁通过算法程序对信息进行抓取尧分析和排序袁在不同平台上袁用户通过搜索关键词即可获得海量相关内容遥渊一冤信息过载院互联网时代的野布里丹之驴效应冶在互联网时代袁尽管几何级增长的信息量解决了印刷时代的信息匮乏袁却并不意味着人们可轻松利用这些海量信息遥英国学者蒂姆窑乔丹精练地总结
16、了信息过载的两种困境院野拥有太多的信息使信息的利用变得不可能遥它以两种状况发生院第一袁有信息而不能被吸收曰第二袁信息组织得非常差以至于发现任何特定的信息变得不可能遥 冶互联网时代激增的信息流通量和信息接触量虽然显著降低了信息门槛袁但也使得分散尧碎片化的海量信息远超出受众的信息需求及信息处理和信息利用能力遥迈克尔窑戈德海伯将这种新常态总结为注意力经济袁即在以计算机网络为基础的信息社会中袁信息已不再是一种稀缺的资源袁而是相对过剩袁人的注意力则成为新的稀缺资源10遥信息组织上袁在AI1.0时代袁互联网所提供的是非结构化的原始数据库袁搜索引擎对大量内容进行索引袁但并不对其进行内在结构化遥简单列状的信息
17、组织形式迫使用户在搜索关键词后必须浏览巨量链接袁有效筛选尧整合尧组织和内化自己所需的信息变得越发困难遥尼古拉斯窑卡尔将这种信息组织形式的劣势概括为超链接文本解构使得线性思考被分隔成碎片袁用户惯于信源之间跳动和穿梭袁依赖浅层信息处理模式袁进行碎片化信息消费袁难以将短期记忆升级为知识11遥当用户被放置于碎片化尧非结构化的海量信息中袁面对无穷无尽的链接与信源袁即不可避免出现了互联网时代的野布里丹之驴效应冶遥 14世纪法国哲学家布里丹提出一头完全理性的驴由于无法在两堆完全一样的干草中做出选择袁最终因饥饿而死的悖论遥而互联网用户一方面在信息焦虑的驱使下不断浏览大量信息袁另一方面则由于无法判断信息的质量难
18、以选出值得投入时间与注意力深度阅读的内容袁最终陷入了野已看到却未阅读冶野已接触却未理解冶的迷茫中遥国内外的社交媒体上均出现了野太长不看冶和TLDR渊Toolong;didn爷tread冤等形式的表达袁意味着互联网时代用户与信息的关系在已获取与未获取之间存在大片灰色区域袁人们尽管有渠道可接触大量信息袁却难以有效阅读吸收与使用遥渊二冤人工智能优化信息组织形态院碎片化信息到系统性知识正如莱文森所说袁野任何一种媒介袁都是一种补救措施袁都是对过去某一种媒介功能的补救和补偿冶12遥类ChatGPT的下一代人工智能对信息组织形态进行了进一步优化和重组袁并有效解决了信息过载的困境遥首先袁数据形态由原始的尧非结
19、构化的数据转化为经过人工智能预处理的尧整合后的结构化信息袁使信息检索更为快速与便利遥互联网将信息的检索由印刷时代的小时级缩减至毫秒级袁而类ChatGPT的生成式人工智能则进一步将信息的检索结果由搜索引擎提供的兆字节级简化至字节级袁相对于列举大量的链接袁ChatGPT根据提示词渊Prompt冤将其收集的海量信息提炼为数百字的文本袁提供了更为简洁直观的体验袁使用户可轻松获取其所需的信息遥其算法超越了搜索的浅层计算袁利用深度神经推理和结构化的数据驱动模型袁将碎片化的信息整合为系统性的知识袁颠覆了信息的组织和呈现模式遥其次袁生成式人工智能将传统搜索引擎中列状结构的分散信息转化为树状袁脱离了尼古拉斯窑卡
20、尔所批判的超链接文本解构袁人们无需花费时间在繁6渊2023 窑 9冤 XINWEN AIHAOZHE新闻与传播研究杂信源间进行穿梭采集袁受困于不确定是否收集了足够信息的焦虑中袁而可通过掌握与AI进行多轮互动以深化回答的技巧袁从树状结构的根部开始对知识进行扩展延伸袁直至获得完全符合其需求的定制化信息袁信息获取的重点从信息收集转化为知识整合遥类ChatGPT大型语言模型具备上下文学习渊context-learning冤的能力袁可以根据用户的背景尧需求和持续输入的信息提供层层递进的信息袁为获取信息提供了一个动态环境遥这有助于用户将新知识与自己认知结构中原有知识建立起实质性联系以获得意义遥通过与人工智
21、能的持续深入对话袁用户可以积极地寻找新的知识袁提出问题袁并获得即时反馈遥这种互动过程反映了人类通常学习的自然尧参与和情景化方式袁符合布鲁纳所提出的野认知要发现说冶13遥通过提供综合和连贯的信息袁生成式人工智能可以促进新知识与用户现有的心理框架更好地结合袁提高用户深度加工知识信息尧理解复杂概念尧掌握内在含义和主动建构个人知识体系的能力遥四尧ChatGPT重塑信息分发网络院智能互联的超级媒介信息分发即将信息从信息源传播给不同接收者的过程袁而分发网络的结构对传播范围尧传播对象和传播效率存在显著影响遥印刷时代的信息分发模式是传统编辑主导的分发模式袁编辑作为野把关人冶利用其媒介渠道为目标受众传递信息袁但
22、进入互联网时代后袁信息网络成为信息分发的新基础设施遥渊一冤信息分发的困境院信息的无限性和个体注意力的有限性根据复杂网络理论袁信息网络既不是规则网络也不是随机网络袁而是兼具小世界和无尺度特性14袁这既是小世界网络理论中所描述的具有高聚类系数和短平均路径长度的网络袁也是无尺度网络理论所指向的被少量高度连接的枢纽渊hub冤节点对其网络特性起主导和支配作用的网络15遥这一结构意味着虽然信息可以被广泛传播袁但其过程较为低效袁即使在理论设想中袁也需历经多个节点和连接才可将信息从源头传输到终端用户遥因此袁尽管互联网实现了互联袁但如何高效分发信息尧实现人与信息的精准匹配尧降低信息网络中的信噪比仍是悬而未决的难
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