论生成式人工智能档案产品的真实性维护

生成式人工智能可为档案信息资源开发提供新的思路,甚至可能催生出智慧档案开发新范式。文章从生成式人工智能档案产品的概念和类型入手,对其真实性维护的重要性进行分析,认为其真实性失范的风险源主要包括语料库的数据污染、生成机制的负向力、社会传播的不可控,并提出可以从坚持谨慎性原则、建设纯净语料库、强化专业性训练、加强用户的管控等方面发力,对生成式人工智能档案产品的真实性进行维护。     

生成式人工智能与新闻业：赋能、风险与前瞻

生成式人工智能正在给新闻业带来前所未有的冲击。延续智能媒体的实践,生成式人工智能将通过其强大的内容生成能力助力新闻内容生产范式转换;倒逼从业者重构职业形态,迭代升级新闻传播业态,并以此最终重构人机关系的内涵,为新闻内容生产关系带来变化。这些冲击在进一步赋能传统新闻业,推动新闻业迈向强人工智能的同时,也带来了传播的信任危机、道德的伦理冲突和平台权力拓展的隐忧。为此,智能规范必须建立,机制监管亟待完善,人类特有的信任与共情也将重新显现其价值,以此规制生成式人工智能的发展,推动技术向善。     

生成式人工智能驱动图书馆阅读服务变革

[目的/意义]探究生成式人工智能对图书馆阅读服务的影响,对推动图书馆阅读服务的建设与优化具有重要意义。[方法/过程]采用逻辑推演的方式,在探析生成式人工智能的功能边界、应用价值及负面风险的基础上,对生成式人工智能与图书馆阅读服务的融合发展进行剖析,并对生成式人工智能在图书馆阅读服务中的应用进行展望。[结果/结论 ]生成式人工智能为图书馆阅读服务带来的变革主要体现在图书馆的阅读服务技术系统、内容与方法、用户、评价与管理等方面,未来图书馆须持续跟进人工智能发展动态,推动阅读服务从数字化、网络化向智能化转型。     

生成式人工智能背景下的媒体融合——基于产能的视角

媒体融合已经走过十年的历程,提高优质产能成为关键问题。发生在生成式人工智能领域的技术蝶变为产能问题的解决提供了新的契机。由于向生成式人工智能提什么样的问题或要求,以及提问水平的高低,在很大程度上决定了生成式人工智能提供的内容的质量,传统媒体专业团队驯化语言大模型并提高优质产能成为可能。传统媒体需要积极拥抱生成式人工智能技术,为之改变信息生产机制并有决心承受变革带来的各种压力,才有可能抓住这一历史机遇。     

面向“以人为本”的生成式人工智能：挑战与路径

生成式人工智能在多个领域快速发展,随之带来的各种潜在风险引发社会各界的高度关注。为了规范生成式人工智能技术应用,实现造福人类的目的,发展“以人为本”的生成式人工智能势在必行。“以人为本”的生成式人工智能是一个社会性、技术性兼具的问题,在人机高质量协同、模型驱动数据、治理方式等方面存在挑战。发展“以人为本”的生成式人工智能,需要加强对基础理论和价值准则的研究,加强对可解释性增强技术与公平性增强技术的研究,加强对其应用与治理的研究。     

从失序到再序:生成式人工智能下的信息秩序变局与治理北大核心

以ChatGPT为代表的生成式人工智能促动信息秩序的巨大变局,重新分配社会信息资源和数字权力。数据喂养的偏狭、使用的偏误和伦理的偏颇为生成式人工智能输出的虚假信息、错误信息及恶意信息流入信道创造条件,现有信息秩序面临失序风险。调整信息治理范式与治理方向成为智能传播格局下AI治理的题中应有之义。本文提出实现信息秩序再次和谐的共创进路与治理方向,即以法律为约束,构建软硬法兼施的复合型AI信息治理法律框架,将法治贯彻到生成式人工智能信息治理的全链条多领域,全面提升法律规制效能;以内外兼顾的技术善治实现技术真正服务于社会价值和公共利益的图景,促动技术的自我纠偏与完善;构建生成式人工智能流域化治理模式以直面多元治理难题,将多元数字行动主体纳入差异化规制与协同性治理体系以实现信息秩序的复建。     

生成式人工智能对传媒生态的挑战与对策北大核心

以ChatGPT为代表的生成式人工智能正在引领一个媒体深刻变革的时代。生成式人工智能对传媒生态将带来一系列挑战,包括存在重大意识形态风险、威胁清朗网络信息环境、造成知识产权保护难题以及产生严重数据安全威胁。对此,中国需要促进智能媒体技术创新,加强人工智能社会规范,推动智媒发展战略迭代,提升社会公众智媒素养,实现生成式人工智能时代传媒生态的战略优化。     

生成式人工智能与新闻传播:实务赋能、理念挑战与角色重塑北大核心

文章从生成式人工智能在新闻传播业的应用实践及其效应入手,探究其对新闻传播的业务、机制的影响,以及对新闻专业、新闻理念和记者定位的挑战。生成式人工智能已经快速运用于国际大型媒体机构,但由于其模型本身的局限和使用中的问题,它在赋能的同时却不一定能够优化新闻业。新闻本源于社会实践,目前学界业界的讨论通常限于实务应用层面,但生成式智能正在重构新闻生产流程,变革新闻工作机制,并驱动新闻的多模态转换,是否挑战了新闻观念?智能数据驱动新闻是否挑战了新闻专业的基础?用智能技术替代采写,是否挑战了新闻工作者的专业实践观、记者的角色?本文认为,生成式人工智能对新闻业的变革将超越功能层面,深入到新闻的理念和结构层面。     

从ChatGPT到“LibGPT”：生成式人工智能驱动的新一代图书馆

[目的 /意义]数字化时代的图书馆发展需要紧跟新技术发展的步伐,如何结合生成式人工智能技术是未来的重点方向。[方法 /过程]基于美国运用ChatGPT类生成式人工智能技术的图书馆案例,梳理其特征表现,并对其进行内核拆解,在两者基础上提出未来生成式人工智能驱动的图书馆——“LibGPT”的发展路径。[结果 /结论 ]研究发现,生成式人工智能驱动的图书馆具备服务场景的交互化和智能化、图书馆资源的海量化和整合化、图书馆管理的自动化和延伸化等特征,其内核在于智能化的技术本质、全面化的角色定位与链条化的工作机制,基于此提出应从发展主体、内容、边界3个层面构建未来生成式人工智能驱动的“LibGPT”。     

现阶段生成式人工智能在档案开发利用中的应用瓶颈分析——以ChatGPT类人工智能为例

生成式人工智能虽然具有令人惊叹的强大功能、惊人的更迭速度和广阔的应用前景，但是现阶段将其应用于档案开发利用尚存在诸多瓶颈。文章分三个阶段分析了生成式人工智能应用于档案开发利用的瓶颈所在，认为数据准备阶段在数据库层面和数据量层面均存在发展瓶颈，内容生成阶段在内容生成机制和内容生成结果两个方面存在风险，社会传播阶段瓶颈产生的根源则主要包括其高并发性和强破坏性。     

生成式智能出版的技术原理与流程革新

[目的/意义]探索生成式人工智能技术赋能出版业所形成的生成式智能出版的技术原理,基于分析式智能出版与生成式智能出版的范畴结构,研究生成式智能出版在内容生产、内容审校、智能印刷、智能营销四个环节的流程革新。[研究设计/方法]以ChatGPT为视角,分析了ChatGPT在生成式智能、认知智能以及通用人工智能三个方面的本体属性界定,揭示其具有的海量数据优势、强化学习算法优势和持续超强算力优势三个关键技术原理,论述了基于生成式人工智能的智能出版流程革新。[结论/发现]生成式智能出版流程革新的意涵包括从专业生产内容到人工智能生产内容,从人工编校到人机协同智能编校,基于生成式智能的按需印刷、智能印刷厂等印刷场景创新以及基于生成式智能的营销数据、能力、效率和质量变革。[创新/价值]对以ChatGPT为代表的优化对话语言模型产品进行了生成式智能、认知智能和通用人工智能阶段成果的本体界定,提出了生成式智能出版在策划、编校、印制和发行环节的新特点、新规律和新设想,一定程度拓展了数字出版、智能出版的研究范畴。     

论人工智能生成内容的可版权性问题——以ChatGPT生成内容为例

对于以ChatGPT为代表的人工智能生成内容的可版权性判断,从理论视角来看,赋予版权与“人格价值论”的契合度不高,无法获得正当性辩护;从实践视角来看,向生成式人工智能的创造者、投资者或使用者赋予版权均缺乏可行性与现实动力。一方面,生成式人工智能的创造者、投资者并不“热衷于”取得生成内容的版权,因为维权成本过高且影响了其技术服务的“订阅制”收入。另一方面,向生成式人工智能的使用者赋予版权很可能会影响人类创作者的创作热情,引发创作惰性。因此,合理选择应当是将生成式人工智能作为辅助人类创作的工具,将人工智能生成内容视为人类进行创作的公共素材资源;而人类创作者获得版权的保证则是在人工智能生成素材的基础上,形成更为“差异化”的内容表达。     

生成式人工智能对新闻传播教育的影响及因应

新闻传播教育作为新闻传播业和教育业的交汇点,无论是从实践还是理论层面来看,ChatGPT类生成式人工智能都成为理解当下新闻传播教育的一个重要基点,并对新闻传播教育中的人才培养目标、知识学习理念和学习评价方式产生深远影响。新闻传播教育需要增强对学习者系统思维、协作思维、创造思维和情感思维的培养。     

生成式人工智能数据安全风险及其应对

[目的/意义]生成式人工智能的广泛应用催生了多重数据安全风险,传统的回应型治理和集中式治理模式显然难以应对新挑战,而敏捷治理则以其灵活的姿态彰显了独特的优越性。[方法/过程]首先,梳理生成式人工智能在数据安全领域引发的多重风险,进而对三类治理模式在风险管理上的成效进行对比分析,在此基础上提出我国应当尽快实现治理模式转变。然后以此为指导,构建具体的治理制度。[结果/结论]敏捷治理模式凭借其适应性、柔韧性和包容性特质,为应对生成式人工智能等新兴技术的数据安全风险提供了有效的方案,能够在实践中不断优化生成式人工智能数据安全治理体系。在敏捷治理模式下,应当树立“预防与应对并重”的适应性治理理念,构建“多元参与,合作互动”的韧性治理机制,运用“技术叠加法律”的包容性治理工具,从而形成综合的生成式人工智能数据安全治理体系。     

生成式人工智能技术下的学术生产与出版：变革、失范与路径

聚焦以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术在学术生产和学术期刊出版领域的应用现状、存在的风险与挑战,并以此为基点,探寻技术的应用与失范之间的可能通路。首先,在技术层面对人工智能融入学术生产的历史嬗变进行勾勒;其次,在实践层面总结并分析目前欧美学界对生成式人工智能技术应用于学术生产和学术期刊出版的讨论;再次,梳理国外代表性学术出版机构对人工智能生成内容的应对措施;最后,从建构多元主体协同监管的学术出版生态框架出发,尝试为生成式人工智能技术下我国学术生态的良性发展提供可能的进路。     

从ChatGPT到Sora——生成式AI浪潮下强化新闻专业意识的再思考

文生视频大模型Sora将生成式人工智能的应用边界从文字、图片拓展到了视频领域。通过以Sora对视频类记者的职业规范可能带来的挑战为切入点,对生成式AI浪潮下新闻专业意识进行再思考。作者认为,原有的新闻专业操作要求需要有更广阔的外延,新闻从业者不仅要律己,更要学会如何他律于机器。人机协同中新闻从业者应占据“核查者”的主体地位,明确适合生成式AI条件下的职业规范意识和评价标准,新闻传播教育应训练学生如何使用及核实AIGC。智能传播时代不仅新闻从业者,全民的媒介素养都需要提高。     

ChatGPT：生成式人工智能形塑社会认知的能力与风险

【目的】以ChatGPT为代表的生成式人工智能凭借优秀的自然语言处理与生成能力，其介入社会生活与知识体系的程度日益加深，对思想观念的影响也成为其社会动员的潜在能力，因此人们需要认识其作为媒介手段影响社会认知的能力。【方法】文章基于生成式人工智能的运作逻辑与机器学习的创新能力，梳理其影响社会观念的层面与可能性，以提醒人们应对潜在风险。ChatGPT的出现推动了传播权力的继续下沉，其参与社会关系的路径包含机器学习所输出的动态价值观对人们认知偏向的诱导、虚假信息的泛滥、削弱人的主体性意识等影响。【结果】【结论】人工智能领域不断革新的趋势下，生成式AI深度侵入认知层面提醒人们可以基于此去辨析机器生成与表达的深层逻辑，警惕偏见性引导。     

生成式人工智能版权侵权治理研究

生成式人工智能的蓬勃发展引发人工智能生成内容广泛传播,但也催生版权侵权风险。技术支持者、服务提供者和AI使用者构成生成式人工智能产业体系的主要链条,是版权侵权风险产生的重要来源。当下生成式人工智能版权侵权治理围绕AI使用者和服务提供者展开,将技术支持者排除在外,呈现出局部治理特征,治理效果不佳。生成式人工智能版权侵权治理需要采取全周期治理思路,延长追责主体链条、坚持过错原则、实施分层分类治理,探索“技术支持者—服务提供者—AI使用者”价值链上各个主体之间的责任分担机制。对于技术支持者,应着眼于算法和数据,优化算法模型避让版权作品,建立著作权人的“选择退出”机制;对于服务提供者,需区分不同商业模式界定其版权侵权治理的注意义务范围;对于AI使用者,涉及“接触+实质性相似”直接侵权认定规则的改造。     

ChatGPT等生成式人工智能使用作品的合理边界与侵权规制

为高效释放作品的数据要素价值,需厘清ChatGPT等生成式人工智能使用作品的边界,以调和产业发展与著作权保护间的冲突。在具体论证中,首先,通过剖析ChatGPT出现智能跃迁的原因,展示数据要素在生成式人工智能发展中的关键作用,但也发现不同使用阶段的侵权风险制约作品获取。其次,在作品合理使用层面,基于产业政策目标,解析相关群体的利益诉求,提出“转换性使用”标准来划定生成式人工智能使用作品的合理边界。最后,在侵权规制层面,结合生成式人工智能在输入阶段和输出阶段的差异性使用目的和技术实现原理,以“转换性使用”和“表达性使用”二分法认定著作权侵权风险;同时,明确作品使用的合规治理路径,通过双向监管来高效规制风险。     

智慧图书馆生成式人工智能应用场景及其法律问题

[目的/意义]生成式人工智能在智慧图书馆服务中应用具有较大的潜力和优势,能促进智慧图书馆提供更高效智能的服务。但是,人工智能生成内容法律地位和责任归属的不明确等所带来的法律问题也不容忽视。[方法/过程]文章回顾了生成式人工智能与AIGC的概念;分析了生成式人工智能在智慧图书馆中的虚拟咨询、学科知识服务、中小微企业专题推送、阅读推广以及信息素养教育与培训等主要应用场景;讨论了生成式人工智能在智慧图书馆主要服务场景中AIGC的准确性引发的责任、用户隐私权、著作权归属与相关规则失效以及算法歧视等法律问题及应对之策。[结果/结论]深入剖析这些法律问题背后的内在逻辑,从法学理论层面寻求系统的解决方案,需要在后续研究中进一步探索。