历史鉴赏者2024年11月12日发布:2月国内学术观点

⭐发布日期:2024年11月12日 | 来源:历史鉴赏者

⭐作者:姬夷吾 责任编辑:Admin

⭐阅读量:195 评论:2人 转发:6次

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作者:黄馨茹 钮迎莹(《青年记者》编辑)

来源:“青年记者杂志”微信公众号

导 读

本期“国内学术观点”择选6篇文章,涉及“当代中国新闻学自主概念与知识体系”“GenAI应用下的人机协同新闻”“平台型媒体的重塑”“人工智能虚假信息”“多模态计算传播研究”“社交平台数字资本”6个主题。

构建当代中国新闻学的自主概念与知识体系

概念是构建知识体系的细胞,自主概念是构建自主知识体系的基础。杨保军在《当代中国新闻学“自主概念”的来源》(《当代传播》,2024年第1期)中指出,当代中国新闻学的自主概念主要是指由当代中国新闻学知识共同体提出的具有原初界定权、解释权的原创性概念。构建当代中国新闻学自主知识体系的逻辑前提是构建起自主的新闻学概念体系。文章指出,当代中国新闻学自主概念(体系)有自身的来源渠道:在知识生产主体上,它主要是由当代中国新闻学自主知识体系构建主体提出的;在客观对象上,它主要是对当代中国新闻实践方式、实践观念的反映和呈现。除此之外,自主概念也来源于对世界各种类型新闻学概念的反思批判、吸收借鉴与改造转化,来源于对其他学科概念的迁移、转换与运用。这些来源渠道之间相互联系、相互影响,为源源不断、与时俱进的自主概念创造提供了不竭的源泉,也为当代中国新闻学自主知识体系的创造与更新提供了有力的保障。

人机协同新闻将成为智能新闻业的新范式

生成式人工智能(GenAI)作为通用智媒时代的基础设施,正在快速变革新闻业。陈昌凤、袁雨晴在《智能新闻业:生成式人工智能成为基础设施》(《内蒙古社会科学》,2024年第1期)一文中指出,GenAI的典型应用ChatGPT正在赋能新闻业,在实现新闻素材检索的海量化、内容生成的智能化、新闻推荐的显性化、新闻反馈的人性化等方面发挥着重要作用。作者认为,ChatGPT的数据与模型缺陷同时也挑战着新闻价值及其专业性:虚假信息生成损害新闻的真实性;数据更新缓慢延误新闻的时效性;特定领域难以深耕影响新闻的专业性;偏好与偏见共存削弱新闻的客观性;AI茧房加剧模糊新闻的公共性。以ChatGPT为典型的GenAI参与新闻生产,推动了“人机协同新闻”的范式变革,不仅重塑了人机互构的新闻关系,也强化了新闻工作者的职业素养,呼吁着人机协同新闻伦理的调适。未来,人机协同新闻将成为智能新闻业的新范式,这要求新闻工作者具备提问与评估能力,形成对GenAI的有效监督闭环:可以将“CHAT”(careful、helpful、authentic、transparent)作为新闻伦理调适的进路,实现人与技术、社会的良性互动。

平台型媒体发生自适应转变和结构性重塑

2023年5月5日,平台型媒体BuzzFeed News正式关闭,平台型媒体集体面临的增长极限与转型困境显现。在规模不经济和范围不经济的情况下,平台型媒体面临严峻的内容危机、机器智能危机、市场竞争危机,生成式平台型媒体将为未来平台型媒体转型提供指引。喻国明、李钒在《生成式AI浪潮下平台型媒体的规则重构、价值逻辑与生态剧变》(《苏州大学学报(社会科学版)》,2024年第1期)一文中,对平台型媒体的阶段演变进行特性分析,阐释了这种转变之下媒体观念演变和认知心理结构竞争的深化。平台型媒体由基础功能可供性转向通用价值可供性,通用价值将超乎个人选择与实践边界之外的事物聚焦成基础件。文章指出,传播生态剧变下复合主体的自适应行为从三个层面探索:在个体层面,人人都是提示工程师,提示工程能力成为复合主体的协同技能;在人际层面,传播的理性被赋予新的关注,伦理体系下“Chat”形式的类人际交流丰富传播形态;在社会层面,“模型动员”争夺人心红利,构建智能价值链,最终实现复合主体的协同效应。

多途径探索人工智能虚假信息的治理路径

新的人工智能功能正在迅速增加虚假信息的数量、速度、多样性和病毒性,使内容创建过程和虚假信息活动的实施自动化。人工智能功能不断改进和扩散破坏了对可验证事实的信任,进一步威胁到民主治理,并导致公众怀疑公共生活中真相的可能性。胡泳在《人工智能驱动的虚假信息:现在与未来》(《南京社会科学》,2024年第1期)一文中分析人工智能通过制造深度伪造品、大型语言模型的开发与部署、人工智能增强的社交机器人和微定向等方式生产、重构和传播虚假信息。虚假信息的生产、重构和传播问题无法采取单一的解决方案,无论是心理上还是技术上,有效应对虚假信息的挑战都需要了解技术、媒介和人类行为的融合因素。文章认为,我们可通过多维度安排实现问责分配、重视互联网平台的把关人作用、保障新闻媒体的正常信息供应、用优质信息淹没虚假信息、提高公众的网络素养等途径和方法,探索虚假信息的可能治理路径。

多模态计算传播研究带来新可能

随着计算方法的快速发展,超越文本的视觉计算传播研究开始兴起,但是仍主要体现为单一模态研究(只是从文本转向视觉)。周葆华、吴雨晴在《超越单一模态:多模态计算传播研究的进展与前瞻》(《传媒观察》,2024年第1期)一文中强调,在媒体内容消费多模态化的时代背景下,我们应当高度重视多模态计算传播研究的发展。

多模态计算传播研究发展较晚,亟待加强,其研究模式呈现多模态关系(独立/组合)×研究目的(描述/解释)的四个分类,数据主要来自图文社交平台,基于多模态特征生成的组合变量主要包括图文一致性、图文主题、叙事策略、攻击性指数等四种。多模态计算传播研究的未来发展可以从应用生成式人工智能、推进理论建设、促进跨平台跨地区发展等方面进行突破。

推动社交平台数字资本的再生产与公平价值分配

“网红”的涌现、“引流帖”的爆发、“猜你喜欢”的推送……社交平台数字资本正以一种隐蔽的、娱乐化的资本增值方式操纵着网民的日常生活,从中攫取大数据时代最重要的资源——数据和社交关系,并将其加入资本的循环、周转与再生中,从而完成社交平台资本垄断与再生产。

汪金刚在《媒介化社会社交平台数字资本再生产机制研究》(《新闻与写作》,2024年第1期)一文中,以马克思“社会再生产理论”为视角,考察媒介化社会社交平台数字资本的再生产机制。研究发现,社交平台数字资本通过“数字圈地”的方式完成“原始积累”,以非实物资本循环方式实现时间与空间的资本控制,从而达到社交平台资本垄断与再生产。结果造成社交平台在“生产环节”呈现出“无偿众包”,在“分配环节”造成“强权偏私”,而“交换环节”更是被遮蔽与操控,最终结果是“消费环节”的诱导与榨取。未来,要遵循马克思社会再生产理论中总量分析与均衡分析的方法,对数字劳动者、社交平台及其普通用户之间的生产进行合理协调,从而保证社交平台数字资本的再生产与公平价值分配。

(观点选编者黄馨茹、钮迎莹为《青年记者》编辑)

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姜冠南

1秒前:多模态计算传播研究的未来发展可以从应用生成式人工智能、推进理论建设、促进跨平台跨地区发展等方面进行突破。

IP:66.13.2.*

Salazar

4秒前:以ChatGPT为典型的GenAI参与新闻生产,推动了“人机协同新闻”的范式变革,不仅重塑了人机互构的新闻关系,也强化了新闻工作者的职业素养,呼吁着人机协同新闻伦理的调适。

IP:30.86.3.*

凯文·张伯伦

8秒前:人工智能功能不断改进和扩散破坏了对可验证事实的信任,进一步威胁到民主治理,并导致公众怀疑公共生活中真相的可能性。

IP:11.85.1.*

皮埃尔·柯芬

3秒前:陈昌凤、袁雨晴在《智能新闻业:生成式人工智能成为基础设施》(《内蒙古社会科学》,2024年第1期)一文中指出,GenAI的典型应用ChatGPT正在赋能新闻业,在实现新闻素材检索的海量化、内容生成的智能化、新闻推荐的显性化、新闻反馈的人性化等方面发挥着重要作用。

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陈思诚

9秒前:生成式人工智能(GenAI)作为通用智媒时代的基础设施,正在快速变革新闻业。

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