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7月了,和你聊聊下半年的备考(1)好快,…来自老吕考研吕建刚-MBA…(和你聊聊天英文)

??2023年开年伊始,chatgpt就横空出世,在社交媒体上掀起轩然大波,网民们对此争论不休,对于chatgpt将替代低等工种、ai“统治”世界等或戏谑或恐慌的言论层出不穷。但彭兰老师于《人与机器,互为尺度》这篇文章中,以媒介中性主义的视角重新看待技术的进步与发展,能够为大家在复试中谈论chatgpt提供新的视角与观点。

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文末有本篇文章的具体使用方法哦~

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内容整理

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整体解读

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本文认为,chatgpt的横空出世,的确给人类社会带来了不小的震撼,但是人与机器之间的关系并不是孰强孰弱,需要争个你死我活的关系,我们需要以技术中性论的视角来看待新技术的产生,迭代传统的内容生产模式的同时,也需肯定人类自身的主动性以及自有的难以被机器所代替的情感价值,承认新技术为整个人类社会所带来的可能性。

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原文与无所不在但却努力隐身的算法不同,chatgpt毫不掩饰自己作为机器的身份。而相比此前的一些智能创作工具,chatgpt显得更加多才多艺:从公文写作到论文写作,从诗歌创作到代码编写。作为搜索引擎的一种新思维,chatgpt也带来内容分发和知识获取模式变革的新希望。未来人们在搜索时不仅可以获得零散的基础信息,还可以获得信息的综合处理结果,某些时候也包括直接的建议、方案。在这条道路上,它的下一个目标,或许是全能智能管家。

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解读

ai(人工智能)这个概念,出现的时间或许比我们预想中的要早很多,1950,“计算机之父”图灵便于《计算机器与智能》提出并尝试回答“机器能否思考”这一命题,而1956年,在顶尖数学家、逻辑学家齐聚的达特茅斯会议上,“人工智能”这一概念被正式提出。自此“人工智能”在无数数学家、逻辑学家的研究中,开始了它的成长之旅。

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彭兰老师评价chatgpt将给内容分发和知识获取模式变革带来新的希望,意味着chatgpt并不仅仅是一个单纯创造内容的ai,它背后所为生产力变革所带来的可能性是巨大的,ai从简单的生成简短语句到一定篇幅但毫无逻辑的段落,再到如今的对答如流,甚至“正常交流”,背后体现的是智能化信息处理模式的不断改进,将之运用到搜索引擎领域,它在未来或将成功为人类过滤掉网络中的不可靠的虚假信息、谣言,在浩瀚无垠的网络信息面前,我们将不再变得手足无措,我们或能借助ai以最为高速的效率,精准地找寻到我们需要的信息,如今已有不少企业利用ai进行简历的筛选,在未来,ai或许能利用网络

对我们的提议、要求进行分析,向我们提供可靠的建议,成为一位全能管家。

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原文chatgpt的横空出世,也牵出aigc(人工智能生成内容)这个大技术背景。而在传媒业,与aigc异曲同工的智能媒体实践已经进行了数年,从机器写新闻、制作视频,到智能主播、算法分发。aigc技术为智能媒体注入了更多的动力,也会从多方面对传媒业的旧有生产模式与生产机制形成夹击。面对机器在数据采集、整合与挖掘方面的高维能力,媒体与媒体人未来的价值,仍然需要回到“新闻现场”去找寻。

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解读

随着ai的不断更新换代,ai的创造力不断提高,给全社会似乎都笼罩上了一层害怕被替代的恐惧阴霾,我们回归到ai的本身,从代码的层面看待,ai目前还未发展出自身的思维,也就是说ai始终是由人类所创造并且服务于人类的更好的生产生活工具,比起广而泛之的内容生产,智能时代的新闻从业者或内容创造者,更应多考虑如何摆脱简单的重复劳动生产,创造出属于自己本身的内容生产风格。

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在现代新闻生产的发展历程中,“故事模式”及其实践始终与主流的 “信息模式”如影随形。以“讲故事”为内核的新闻生产实践既造就了一种新闻文体风格,也促使新闻学研究者、新闻从业者跳出正统的新闻编撰或理论研究框架,从“情感连接”的角度思考新闻联系大众、建构社会现实的方式。

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近年来,在数字新闻学体系下出现了复兴新闻叙事理论的潮流,其倡导者主张重新评估长期被主流新闻学理论视为异端的“故事化新闻”“文学化新闻”(literary journalism),对新闻通过讲故事 (storytelling)的实践与社会进行连接的机制进行重新审视,在不断逼近的“机器威胁论”下,学者们以及新闻从业者以期探寻新闻业在数字时代维系自身文化属性的路径。

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(这里推荐阅读常江老师关于数字新闻业的相关论文,《作为故事的新闻:观念、实践与数字化》)

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原文?

但aigc不只是媒体内部的智能探索,就像社交媒体一样,它也会改变媒体的外部环境。普通人在aigc中的参与,会大大拓展ai在日常生活中的应用场景,也将激发一场全民参与的人机协同创作运动。aigc并非单纯的机器生产内容,虽然机器是直接生产者,但它的生产需要由人设置的目标与指令驱动,有时也基于人提供的“草图”进行再创作,在很多时候,aigc仍然是一种人机协同的内容生产。当普通人获得了人机协同工具,他们在多样的动机下,会将aigc玩出更多花样,内容以及内容生产也会在这样的全民运动中,被赋予新的意涵。智能机器也会变成一种新的媒介,人们与它的对话、交互,也会成为生活的一部分。

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面对机器的长驱直入,或许我们会举起“个性”“创作风格”等等作为自己的盾牌,但未来的机器未必不会在人类那儿悟得真经,甚至形成自己的风格。与此同时,我们也需要问问自己:今天有多少人类内容生产者真的有自己的风格?人类的一些陈旧风格真的比机器的程式更有趣、更有价值吗?机器的创作会打破人类风格的窠臼而开辟新的创作境界吗?同样,如果我们试图以“情感”“思想”作为人类创作的防守阵地,也可能会发现这块阵地已经不像我们想象的那么坚固。

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某种意义上,aigc将带来“转基因”式的内容生产,机器的“新基因”会催生各种奇花异草。虽然有人欢喜有人排斥,但内容生态的演化已经难以避免,这种变化也会波及人们的生存环境。

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解读

从ugc、ogc到pgc再到如今的aigc,背后所体现的是近年来互联网中内容生产模式的走向,从生产、传播到消费,用户如今变成了媒介内容的主动生产者与传播者,但机器的渗入程度也正在不断加深,用户在内容生产的主导模式中似乎正在不断隐身,此类内容生产模式的变革,也使得人与内容的关系进一步丰富、深化,媒介环境学派所指称的“媒介化生存”是人与内容关系深化的一种典型表现。

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媒介化生存与现实化生存形成了相互驱动、相互转化甚至一定的融合关系。互联网中的媒介内容成为了“诱导者”或者“纽带”,当社交平台中的内容以固定的模板批量产出,媒介内容将不仅仅是对于日常生活的映射与记录,也会成为现实生活的导向,甚至可能导致现实中的生活与网络中内容发布的因果关系颠倒,这类媒介内容激发了一些人对于美好生活的向往与追求,但同时,也加剧了人们在生活方式上的从众行为,而这些正是机器人给我们生活所带来的最为直观的改变。

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原文?

面对aigc,当下我们至少还可以对以下这些角色抱有信心:人是机器的学习模板。机器的智能来自对于人类的信息、知识与思维的学习。机器的行为也是对人类行为的学习与模仿。机器成为了人类的一面镜子,它可以反射出人类的智慧、强大、丰富与秩序,同时也会让我们看到人类在某些方面的愚笨、无力、狭隘或混沌。为机器做好榜样,这也是人类对自身的救赎。

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人是机器的驾驭者。chatgpt等只是一个创作工具,自身没有创作目标,它们的力量能否激发、在多大程度上激发,取决于人们为它设置的任务与目标。理解机器的能力与习性,并为它设置任务与方向,这仍是人要做的。人不仅需要为每一个具体的智能创作任务指明目标,更需要为人工智能的大方向导航。

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人是机器的检修者。aigc以人类的知识与信息为处理对象,但人类生产的信息与知识也隐含着大量的错误与纰漏,机器虽然有一定的核查能力,但未必能识别一切谬误。机器本身,也可能存在系统性偏差或偶然性失误。如果没有更强大的判断能力以及纠错能力,人最终会被机器玩得团团转。

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过去,我们习惯说,人是万物的尺度,而今天,机器也成了人的尺度。面对人与机器的新关系,人能否胜任其新角色?面对机器的新“可供性”,人是借机器释放自己的创造力还是靠机器作弊或躺平?这些都是衡量人的新标尺。进一步,人在哪些方面可以被机器所取代,在哪些方面的特质永远不会被机器拥有,更是衡量人类本质的关键尺度,但对这种尺度的认识,我们才刚刚开始。

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但最终,人仍然是衡量机器的尺度。在人机共同前行的征途中,人的健全、自由发展,人类的共同进步,应该始终是为机器导航的核心准则。我们可能难以一次性找准方向,但我们需要不时校准目标,如果有一天我们发现,aigc或其他的智能技术,蒙住了人的眼、捂住了人的嘴,甚至让人的大脑停转,让人成为机器,那我们就要及时踩下刹车。

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解读

我们未来会与机器产生协同、交流甚至共生等多种关系,机器与人类之间的并不是谁强谁弱的对比,早先机器以人为尺度,如今人与机器之间互为尺度,机器被人类以伦理道德限制在一定使用范围之内,而人类社会在将在机器所展现出的巨大创造力面前一步步向前发展与推进,人与机器的关系变化,也会带来媒介与传播内涵与外延的变化。要适应这些新的发展,我们对媒介、内容、传播的认识需要不断更新,对于新传学子而言,这样的更新不仅仅是为了追求传播学科的地位与存在感,也是为了更好地洞察人类未来的生存与未来命运。

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在传统简单的印刷机机器化时代,机器的应用就意味着“自动化”,就意味着“去人化”。机器越是中心,人就越是边缘,机器的广泛使用将把人排除到生产的过程之外,但是事实情况并非如此,机器的应用也给人创造了更多的空间,让人在办公过程中扮演一个更主动的、更人化的角色,机器与人类的发展不是一个单向的过程,而是双向互动、彼此连接的,媒介化生存、媒介的物质性讨论,或许将为我们人类社会开拓出一条意想不到的机械化发展路径。

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本文使用方法

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对于chatgpt的各类观点,相信同学们在网络中已经看的眼花缭乱,但是不管是作为即将迎接复试的新传学子还是对于新传学科感兴趣的同学,学科内顶尖学者对于某一现象的解读是必须要了解的。

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原因之一这不仅能作为我们在复试过程中所使用的语料,比如,当被问及,对chatgpt的观点的时候,我们可以引用彭兰老师的观点;原因之二,顶尖学者的观点也暗示着学科中的研究趋势,在这篇文章中,彭兰老师看似谈及chatgpt,但实际上aigc、媒介物质性、数字新闻业、情动研究等学术热点同样有所提及,这也提示着准备复试的同学某些潜在的复试得分点。

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互动

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对于日益火热的人与机器关系的讨论,你是如何看待的呢?

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参考文献

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[1]彭兰.人与机器,互为尺度[j].当代传播,2023(01):1.end????

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