人工智能时代出版业的变革之道

文章探讨了人工智能对出版的冲击,指出人工智能是伙伴不是敌人,能够优化出版流程、精准进行选题策划、能够提供部分内容,降低出版社的人工成本.     

"出版+人工智能":智能出版流程再造

群体智能理念指导下的出版流程再造,其最终目标是使出版企业拥有一套先进、完善的数字化、融合化、智能化的生产管理流程.可以说,智能化的出版流程,能够将智能选题策划、智能审校纠错、智能排版印制和智能营销推荐有机融合,以更加数字化、融合化、智能化的生产方式来推动新闻出版业的转型升级,实现新闻出版业的提质增效,它将是出版企业出版流程发展的必然方向.     

人工智能技术与出版的融合探析

人工智能基于强大的自主学习能力和丰富的网络资源,在出版融合发展中显示了强大的技术优势,能够部分或全部替代人工编辑操作,改变了传统出版的流程,大大提高了工作效率.目前,人工智能技术与出版教育、出版物生产和消费等领域实现了深度融合,取得了较好的社会效益和经济效益.随着人工智能技术的不断成熟和壮大,出版业将迎来更大的变革.     

2017年中国新闻业年度发展报告

本文从新闻传播者、新闻内容、传播渠道、受众、传播效果等五个方面,以相关案例、事件和数据为基础,勾勒出2017年度中国新闻业的主要特点和发展图景,包括:新闻从业者方面,职业化与社会化传播者"此消彼长";新闻内容方面,正日益适应移动传播的叙事形态变化;新闻传播渠道方面,多元化、移动化和平台化成主流;受众行为变迁方面,阅读者、生产者和消费者角色并存;新闻传播效果方面,信息茧房和"后真相"现象凸显。针对上述特点,本文预测了2018年中国新闻业发展的五大趋势:内容价值继续回归并更受重视,人工智能将深化对新闻业的影响,短视频将继续成为媒体争夺受众的关键,传统媒体将面临增强影响力和盈利能力的更大挑战,知识付费将成为内容盈利的新渠道。     

如何从技术逻辑认识人工智能对传媒业的影响

"恐慌"已经成为当前人工智能带给传媒业的一个关键词。本文在技术基础层面明晰了人工智能的内涵与发展;在技术应用层面分析了人工智能对传媒内容生产影响的三个方面:内容生产流程的颠覆、生产效率指数级提升、把关人规则的改变;在技术观念层面提出:人工智能是传媒生产力提升的一次技术革新,是对传媒人的一种解放,背后是人与人的关系。最后本文认为人工智能是一次传媒技术的迭代,而不是对人的替代。     

出版业应用人工智能的机遇与挑战

探讨人工智能应用给出版业带来的发展机遇,包括促进出版大数据向大机遇的转化、提高出版生产效率、促进图书发现.梳理出版业应用人工智能面临的挑战,包括读者数据的获取难题、出版规律性的发现和分析难题,以及具备出版经验的智能科学家人才缺乏问题.指出要应对这些挑战,出版业在人工智能应用过程中要注意数据驱动而非代替人类决策、训练人机交互,还要提高出版人的专业素养,识别出版市场规律.     

出版业智能化发展研究的学术构想:关键维度与可用视角

人工智能技术在各行各业的应用如火如荼,出版业引进人工智能技术进行全方位改造成为新一轮产业升级的必然选择。本文以出版业智能化发展的学术研究发展趋势为考察对象,从社会科学发展规律的角度出发,系统地分析了出版业智能化发展研究中应该重点关注的若干关键维度和可用视角,预测并展望了若干有价值的研究课题及其分析思路,并对研究中需要注意的问题进行了探讨。     

如何从技术逻辑理解人工智能对传媒内容生产的影响

如果把互联网＋比喻为建高速公路,那么媒体即汽乍公司,我们需要修的是跑在公路上的汽车,今天我们已经迎来全面人丁智能＋的时代,对传媒业而言,现存处于什么状态？目前整个传媒业对人工智能＋处于一种恐慌的心态,比如写稿机器人出现记者是不是就要失业了;人工智能带给新闻业新的速度和体验,却无法带来真相与解释：实际上,人丁智能已经足够聪明地威胁我们而不需要意识等等这些非常多的观点在传媒业弥漫,带来的是对人工智能的恐慌。     

AIGC对信息生成方式及用户信息行为的影响

[目的/意义]AIGC是继PGC、UGC之后新的内容生成方式，研究AIGC对信息生成方式、用户信息行为产生的影响，为信息资源、知识资源管理在AIGC模式下的变革提供参考。[方法/过程]通过对比UGC与AIGC两种内容生成方式的不同，分析AIGC带给信息生成内容的变革以及所引发用户信息行为的变化。[结果/结论 ]AIGC对信息生成内容的变革分为局部参与、协同参与和全参与3种程度，信息生成呈现主体多元化、模式自动化、效率高效化的特点；AIGC模式下信息用户由人类用户和生成式AI共同组成；用户信息检索、选择、利用、交流行为均在AIGC影响下呈现新特点；信息服务进化为知识服务。     

新型智能导学系统构建及其关键技术

智能导学系统能够提供个性化的自主学习服务，但仍然面临诸多挑战，如对学习者理解不足、用户体验较差、自动化程度有限等。针对这些挑战与问题，本研究设计并实现了涵盖领域知识层、基础模型层和用户接口层的三层架构新型导学系统，并以“雷达数学”系统为例进行介绍。领域知识层借助知识空间等理论，构建符合教学和认知规律的学科知识图谱和教学策略库；基础模型层利用深度学习、自然语言处理等技术，实现更精准的学习者模型、个性化教学策略模型和自动批阅模型，提升系统对学习者的理解和自动化程度；用户接口层基于可解释人工智能技术与游戏化设计理论，构建可解释的认知地图和个性化导航等服务，改善系统用户的体验。在此基础上，本研究针对学习者、教师、家长等不同角色，阐述了新型智能导学系统的三类典型应用场景并对其发展趋势进行了展望。