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人工智能与新闻业案例集锦

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楼主
发表于 2018-12-17 23:15:09 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
当代社会,技术支撑的这个世界变化有点快,算法、人工智能等技术让人眼花缭乱,新闻业也搭上了这班快车。我们不得不开始收集这方面的信息,以免被时代很快淘汰。




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来自 683#
 楼主| 发表于 2023-5-12 23:20:34 | 只看该作者
【案例】
谷歌携大模型反击,生成式AI搜索功能首次面向公众开放
谷歌5月10日召开I/O开发者大会,该公司正在日益竞争的搜索市场为其核心搜索产品整合更多人工智能的功能。微软最近几个月加速了对搜索引擎Bing的更新,并获得了更多的市场份额。
周三在加利福尼亚州山景城举行的年度I/O大会上,谷歌推出了新版本谷歌搜索,可以对开放式提问做出响应。就在上周,微软也向所有用户开放了新Bing搜索功能。
发布会后,谷歌股价上涨4%,今年迄今为止,该公司股价累计上涨了26%,远超标普500指数涨幅。
今年2月,谷歌在发布聊天机器人Bard之后,导致股价暴跌,市值缩水1000亿美元。该公司最新表示,现在Bard将像OpenAI的GPT-4一样是多模态的。
“我们正在重新构想我们所有的核心产品,包括搜索。”谷歌CEO桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)在开发者大会上表示。
他说,谷歌正在将生成人工智能整合到搜索以及Gmail和Google Photos等产品中,Gmail可以起草邮件,Google Photos可以对图像进行更改。包括美国用户在内的谷歌在全球180多个国家地区的用户在未来几周内可通过等候名单获得搜索生成体验,谷歌称,将在试用阶段监控搜索结果的质量、速度和成本。
谷歌还更新了AI大模型PaLM 2,希望能够夺回其人工智能领导地位。该公司称这是“下一代通用的语言模型”,在某些任务上优于其他领先的AI系统。
据介绍,PaLM 2将为AI聊天机器人提供支撑,还可以在语言之间进行翻译、编写计算机代码,甚至可以分析和响应图像。 结合这些功能。例如,用户可以用英语询问有关法国餐馆的问题,系统将能够在网络上搜索法语的回答,找到答案,并翻译成英语,还能添加位置图片,为该地点创建数据库条目。
“我们现在正在经历的神经网络革命起始于大约10年前,且部分始于谷歌。”PaLM 2项目联合负责人Slav Petrov表示,“我们很高兴能够在外部广泛使用这些模型,因为我们想看看人们可以用它们做什么。我们相信,由于过去几年我们在机器学习方面取得的惊人进步,它们会提供很多机会来做以前被认为神奇且遥不可及的事情。”
在微软支持的初创公司OpenAI推出ChatGPT之后,谷歌正在加速追赶,这也推动了科技巨头之间的新一轮技术竞赛。生成式AI可以使用过去的数据创建全新的内容,例如完整的文本、图像和软件代码。ChatGPT已成为许多生成AI的默认版本,帮助用户创建合同、旅行路线,甚至小说。
谷歌正在奋力捍卫搜索市场以及巨大的在线广告市场的份额。研究公司MAGNA估计,谷歌广告营收今年可达2860亿美元。
为了安抚人们对于人工智能生成虚假信息的担忧,谷歌称将优先考虑信息的准确性,并引用可信来源。谷歌还推出一项新功能,将标记它用人工智能生成的图像,从而让人们更容易审查图片的真实性。
谷歌强调,利用大型语言模型AI生成内容的一个挑战是高昂的费用。目前业内正在研究各种不同的方法,从而降低成本。
来源:第一财经
链接:
编辑:洪韵

来自 684#
 楼主| 发表于 2023-5-12 23:46:37 | 只看该作者
【案例】
美国媒体大亨警告称AI可能“破坏”新闻业
美国媒体业亿万富翁巴里·迪勒(Barry Diller)警告称,除非出版商能够利用版权法加以控制,否则人工智能将对新闻业造成“破坏性”影响。迪勒表示,自由允许人工智能访问媒体内容将被证明是一个错误,“合理使用”的概念——可用于涵盖机器学习数据集中受版权保护的材料——需要重新定义。如果有必要,他愿意修改版权法。
来源:全球TMT
编辑:洪韵

来自 695#
 楼主| 发表于 2023-5-30 18:28:08 | 只看该作者
【案例】
ChatGPT 是“胡话”生成器,但仍非常有用

本文最初发布于 AI Snake Oil。
哲学家 Harry Frankfurt 将“胡话(bullshit )”定义为不考虑真相而旨在说服别人的言论。按照这个标准,OpenAI 的新聊天机器人 ChatGPT 是有史以来最能胡扯的。
大型语言模型(LLM)经过训练后可以生成貌似合理的文本,而不是正确的陈述。只要是你能想到的话题,ChatGPT 听起来都令人信服,它非常擅长这一点。
OpenAI 很清楚,训练过程并没有包含真相来源。也就是说,在教育或回答健康问题之类的应用程序中,以目前的形式使用 ChatGPT 不是一个好主意。尽管机器人经常能给出很好的答案,但有时也会完全失败。它总是很有说服力,所以很难区分。
不过,虽然在一般情况下,ChatGPT 和其他 LLM 都无法辨别真相,但在以下三类任务中,它们非常有用:
1、用户很容易检查机器人的答案是否正确的任务,例如调试帮助。
2、与真相无关的任务,比如写小说。
3、可以将实际存在的训练数据子集作为真相来源的任务,例如语言翻译。
4、让我们开始吧。先是坏消息,再是好消息。

准确性在许多应用中都至关重要
ChatGPT 是迄今为止最好的聊天机器人。不久前,它生成了一些奇奇怪怪的文本,比如解释如何从录像机中取出花生酱三明治……按圣经的风格。
但人们对更严肃的应用场景也很感兴趣,比如将其用作学习工具。有些人甚至预测,谷歌将变得多余。是的,ChatGPT 通常非常擅长回答问题。但危险在于,除非你已经知道答案,否则你无法判断它什么时候是错的。
我们试着提了一些基本的信息安全问题。在大多数情况下,答案听起来似乎是合理的,但实际上是胡扯。下面是一些更复杂的问题:


(阅读原推文:https://twitter.com/random_walker/status/1598385725363261441)
关于 ChatGPT 和教育,还有一个说法:大学注定要消亡,因为 ChatGPT 可以写论文。这样说很愚蠢。是的,LLM 可以写出似乎合理的论文。但是,家庭作业论文的消亡对学习而言是件好事!我们在一个月前写过一篇文章,最近也没什么实际的变化。
搜索呢?谷歌的知识面板已经因权威地提供错误信息而臭名昭著。用 LLM 取代它们可能会让事情变得更糟。Chirag Shah 和 Emily Bender 的一篇论文探讨了用 LLM 取代搜索引擎后会出什么错。
事实上,这些模型无法辨别真相,这就是我们说 Meta 面向科学的大型语言模型 Calactica 考虑不周的原因。在科学领域,准确性很重要。它很快就遭到了强烈的抵制,公开演示三天后被撤下。类似地,如果你想使用 LLM 回答与健康相关的查询,那么正确性和可靠性就是一切。

但这些模型改进得不是很快吗?
当然可以。但他们听起来令人信服的能力也在迅速提高!因此,我们怀疑,即使是专家也越来越难以发现错误。
事实上,像 Galactica 和 ChatGPT 这样的模型非常擅长按任何要求的风格生成听起来权威的文本:法律语言、官场语言、Wiki 页面、学术论文、课堂笔记,甚至问答论坛的答案。这产生的一个副作用是,我们不能再根据文本的形式来衡量其可信度和合理性。
StackOverflow 吃了不少苦头。在网站上,用户回答编程问题就可以获得积分,积分可以带来特权,包括减少广告和使用版主工具。在 ChatGPT 向公众公开发布后,问答论坛收到了数千个使用 LLM 生成的错误答案。但因为这些答案的书写风格是对的,所以必须经过专家审查才能删除。不到一周,该公司就不得不禁止使用 ChatGPT 生成的答案,以减少听起来似乎正确的错误答案。
除非 LLM 响应的准确性可以提高,否则我们推测,它在应用程序中的合理应用仍然会比较有限。请注意,GPT-3 已经有两年半的历史了。我们听到的是,这个领域每周都在进步,所以两年半就像几个世纪一样。当它发布时,人们满怀信心地预测,相关应用程序将出现“寒武纪大爆发”。但到目前为止,除了 GitHub Copilot 之外,还没有一个主流的应用程序。
准确性问题并非毫无希望。有趣的是,LLM 似乎在学习让人信服的过程中获得了一些辨别真相的能力。当研究人员要求 LLM 评估自己提出的答案的准确性时,它比随机应变地判断要好得多!为了提高生成答案的准确性,研究人员正在将这种能力整合到聊天机器人的默认行为中。
同时,下面有三种 LLM 非常适用的任务。

编码:用户可以查看基本事实
调试代码是一种可以让程序员(尤其是新手)从 LLM 中受益的应用。在这种情况下,LLM 指出的错误通常很容易验证,所以即使机器人的答案可能有时是错的,也不是一个太大的问题。

生成代码很复杂。理论上,用户可以验证自动生成的代码是否有 Bug(可能在 LLM 的帮助下)。但目前还不清楚,这是否会比手动编码更快。安全漏洞是一个特别严重的问题。去年的一项研究发现,Copilot 生成不安全代码的概率为 40%。他们没有将这一数值与人类程序员进行比较,也没有就是否使用 Copilot 以及何时使用 Copilot 合适提供建议,但从结果中明显可以看出,需要谨慎使用。
Copilot 旨在提高专家的工作效率。那些不会编码的用户呢——他们能使用人工智能工具生成简单的脚本吗?这方面的承诺有很多。这里有一个小实验:




使用 LLM 生成代码是一个活跃的研究领域。在提高代码生成的正确性以及减少 Bug 出现的频率方面,还有很大的改进空间。这是一个令人兴奋的领域。

娱乐:真相无关紧要
ChatGPT 在上周已经成为了一种娱乐。从编写关于特定人物的笑话,到用智者快言快语的风格解释算法,人们发现了这个工具的许多创造性用途。但是,我们是否可以将 ChatGPT 用于更有野心的项目,比如写小说?
LLM 还远不足以生成长篇文本,比如整部小说,因为它们一次只能存储少量的词元。尽管如此,作者和研究人员仍在尝试用它们来获得创意,扩展思路,以及改变文本的风格(例如,“重写这段文本,使其更像狄更斯写的”)。交互式小说游戏如 AI Dungeon 使用 LLM 基于用户输入充实故事情节。我们认为,在这一领域继续改进不存在什么根本性的障碍。
同样,文本转图像和图像转图像工具也非常适合娱乐,因为创作者可以调整提示信息,直到得到他们喜欢的图像。在最近兴起的应用程序 Lensa 中,用户只要上传几张自拍照,它就能生成各种风格的肖像。它后台使用了 Stable Diffusion,这是来自 Stability AI 的一个开源图像生成模型。
先不要得意忘形:种族主义、性别歧视和有偏见的输出仍然是所有生成模型(包括 ChatGPT)都面临的一个问题。该模型包含一个内容过滤器,可以拒绝不适当的请求,相对于以前的工具来说,它的效果已经足够好,感觉上有很大的改进,不过仍然有很长的路要走。

翻译:利用了潜在的真相来源
值得注意的是,GPT-3 的效果与专用语言翻译模型大致相当,ChatGPT 可能也一样。可能的原因是它可以利用语料库中的基本事实(大致包含网络上的所有文本)。例如,有些网页被翻译成多种语言。当然,在训练过程中,并没有显式的标签告诉模型哪些文本彼此对应,但模型很可能可以自动发现这一点。
目前,如果效果差不多,似乎也没有什么理由说聊天机器人会比谷歌等现有的翻译工具更好。一种可能性是,当两个说不同语言的人进行对话时,像 ChatGPT 这样的工具可以扮演传译员的角色,其优点是,在对话中使用的工具可以跟踪对话。这使它能够参考上下文,更有效地完成翻译,并且对用户来说不那么尴尬。

结论:现在判断它是否具有变革性还为时过早
依托精心挑选的可以像病毒一样传播的例子,生成式 AI 的发布往往让人觉得印象深刻。但这还不是事情的全部。对于许多应用程序来说,即使是 10% 的失败率也太高了。似乎只有在相当有限的一组用例中,缺乏真相来源才不算是什么大问题。虽然这些用途仍然非常令人兴奋,但是,似乎还没有什么迹象表明,人们很快就会在日常生活中使用聊天机器人——用于学习,或作为搜索引擎替代品,或作为交谈对象。
与此同时,我们已经看到,LLM 的第一个突出应用是生成错误信息(Stack Overflow)。当然,垃圾邮件发送者已经在使用 GPT-3 进行搜索引擎营销,他们很高兴拥有 ChatGPT。但是,正如关于转型的预测被夸大了一样,我们不同意网络将很快淹没在错误信息的海洋中这样的说法。
我们期待看到人们创造性地使用 LLM,我们也对炒作和常见的自助服务 AGI 话题感到不安。
声明:本文为 InfoQ 翻译,未经许可禁止转载。
原文链接:
https://aisnakeoil.substack.com/p/chatgpt-is-a-bullshit-generator-but


来源:AI前线
链接https://mp.weixin.qq.com/s/R_VjXDTTU5T3IsfaXYJxGA
编辑:程博

来自 697#
 楼主| 发表于 2023-5-31 17:04:15 | 只看该作者
【案例】
堪比核战和疫情!Sam Altman等350位大佬发出警告,AI监管成共识
随着人工智能的高速发展,其可能带来的风险也引发广泛关注。
继此前马斯克等千人签署公开信,呼吁暂停AI开发六个月后,近期,OpenAI首席执行官Sam Altman等多位行业专家又来提示风险。
350名行业高管和学界大拿发出警告
当地时间5月30日,非营利组织人工智能安全中心(CAIS)发布一封公开信,信中只有一句简单有力的话:减轻AI(给人类)带来的灭绝风险应成为全球性的优先事项,与大流行病及核战争等其他影响社会的大规模风险处于同等级别。
该信的签署者多达350名行业专家和企业高管,包括OpenAI首席执行官Sam Altman、DeepMind首席执行官Demis Hassabis、Anthropic首席执行官Dario Amodei以及微软和谷歌的高管等。
学界上,2018年图灵奖获得者、“人工智能教父”Geoffrey Hinton和Yoshua Bengio位列其中。
此外,签署者还包括中国工程院院士、清华大学智能产业研究院(AIR)院长张亚勤,中国科学院自动化研究所人工智能伦理与治理研究中心主任曾毅,清华大学副教授詹仙园等中国学者。
AI监管成共识
目前来看,AI可能带来的风险已经受到世界各国和各界的重视。此前,意大利等国家对ChatGPT发起监管,暂停其的使用。而且,欧盟正在推进《AI法案》,对AI形成监管。
对此,Sam Altman曾威胁离开欧洲。他在伦敦大学学院的一个小组会议上说:“我们将努力遵守,如果我们能遵守,我们会的。如果不能,我们将停止运营。”几天后,他又改口称,OpenAI没有离开欧洲的计划。
美国方面,本月早些时候,Sam Altman会见了美国总统拜登,并在参议院司法委员会作证,要求加强对AI行业的监管。
他在作证时说:“我最担心的是我们会对世界造成重大伤害。如果AI出了问题,那这个问题可能就会很大。”
上周,他还与OpenAI的另外两位联合创始人发表的一篇博客文章,呼吁进行三项重大改革,包括加强世界各地人工智能开发者之间的协调,以及创造一种可以控制人工智能创造的潜在“超级智能”先进技术。
他还鼓励成立一个结构类似于国际原子能机构的人工智能技术全球监管小组,有权检查系统、要求审计和测试是否符合安全标准。
来源:腾讯新闻(格隆汇)
链接:https://view.inews.qq.com/k/20230531A01Q7A00?no-redirect=1&web_channel=wap&openApp=false&uid=&shareto=&openwith=wxmessage

编辑:程博

来自 714#
 楼主| 发表于 2023-6-21 23:43:49 | 只看该作者
【案例】
新闻速递 | 我院院长方兴东教授率队参加EuroDIG并发表主题演讲
619日至621日,来自IGFICANNMicrosoft Internal Affairs and CommunicationsISOC FoundationScientific Cyber Security Association等的400多名国际机构负责人、专家、学者参加了在芬兰坦佩雷大学举行的欧洲网络治理对话(Euro DIG)。乌镇数字文明研究院院长方兴东教授、首席专家吴飞教授和钟布教授受邀参会。
被称作“浓缩版”的联合国互联网治理论坛(IGF),EuroDig参会专家来自全球各地,围绕全球数字契约、全球AI治理、互联网碎片化、俄乌冲突等多个议题, 进行了广泛而深入的研讨。
作为欧洲网络治理对话(EuroDIG)的会议议程之一,在乌镇数字文明研究院和浙江大学国际传播研究中心联合主办的“中欧数字互信”工作坊上,我院院长方兴东教授、首席专家吴飞教授和钟布教授分别就中欧数字互信、数字共通、全球数字互信三个主题做了主题发言,吸引了各国专家到场参与讨论。
参加工作坊的丹麦奥胡斯大学Wolfgang Kleinwaechter教授在发言中强调协作与合作的重要性,认为数字互信需要国家、企业和个人之间的协作。保护数字基础设施、数据和隐私对于促进互信至关重要。持续的技术创新以及共同标准的制定在建立数字互信方面起着重要作用。意大利Rai for the Next Generation EUGiacomo Mazzone提出,意大利公共广播公司Rai等机构应积极拥抱数字转型,以适应不断变化的媒体环境,并通过数字平台与受众进行互动。德国Knowledge DialogueWaltraut Ritter表示,希望中国的专家学者和各界人士积极参与IGF的会议及活动。
在工作坊上,方兴东教授表示,没有数字互信,就没有数字时代。随着数字技术的发展,全球越来越紧密地联结在一起,国与国的数字互信问题日益凸显。如今,中欧之间的数字互信面临着封闭和开放两种不同道路的选择。需要中欧进一步走出隔阂,建立多层次的有效沟通的交流体系,这是理解和互信的前提。
吴飞教授则对“数字共通”提出了自己的看法。他认为,随着全球化深入发展,“数字共通”为信息、观念、知识、文化的交流、互通、互鉴提供了基础设施保障,让各种现代化探索的路径得以共显,为开创人类美好繁荣的未来提供了现实而又充满着想象力的共享、共鸣与共通的对话空间,从而为推进构建人类命运共同体提供了更为广阔的观念基础和内生动力。
钟布教授呼吁,来自学术界的研究人员应为加强全球数字互信提供理性客观的观点。为实现这一目标,中国的研究人员应加强和提高与欧洲学者、智囊团、企业和政府的对话、信任和合作。
(三位教授发言全文附后)
建立中欧数字互信,任重而道远。我院始终致力于数字文明研究建设,促进国际社会实现数字时代的全部潜力!
三位教授发言全文:
方兴东:中欧数字互信面临的道路选择
非常高兴再次来到EuroDIG,这是我心目中质量最高的全球网络治理会议之一。在这里与大家分享数字互信的最新研究成果,无疑是很合适的。
没有数字互信,就没有数字时代。今天,大国之间的数字互信问题开始显现,不同之处只是严重程度,包括欧美之间。随着数字技术将全球越来越紧密的联结在一起,国与国的数字互信问题日益凸显。数字互信问题本身是客观的、真实的,而且还会更趋严峻。
如何解决数字互信问题,我们面临两条道路的抉择,不同的选择会带来完全不同的结局:
一条是消极防御,以隔绝、脱钩、去风险化等以更加封闭的方式来应对。这种方式短期似乎可行,但事实上,无法解决问题,更不符合长远的大势所趋,最终只会损人不利己,“挥刀断流水更流”。
而另一条道路是正视问题,积极防御,在保持非歧视、公平竞争、开放的前提下,针对信任和安全问题,建立有效的技术方案和制度体系。
只有后者才能实现数字时代全球的互联互通,才能实现双赢。如今,中欧之间的数字互信面临着封闭和开放两种不同道路的选择。多利益相关方机制应该积极发挥作用,站在人类数字文明的角度,积极推动立足长远造福全体民众的开放道路。现在需要中欧进一步走出隔阂,建立多层次的有效沟通的交流体系,这是理解和互信的前提的前提。也是我们举办今天这个会议的初衷所在。欧洲通过GDPR、数字市场法和人工智能法案等,确立了数字时代制度创新的引领性地位。相信欧洲也能为全球数字互信做出独特的贡献。
谢谢大家!
吴飞:通过数字互信达到数字共通
人类文明史从某种意义上说是一个互联互通和交互的历史,而数字互信是有效连通的基础,它可以加快信息的传递速度,提高信息的准确性和可靠性,并且方便了人们的日常生活。比如,通过互联网银行可以实现在线支付和转账,通过社交媒体可以实时交流和分享信息,通过电子商务平台可以进行网上购物等。
韩炳哲曾担心数字化的全联网和全交际(Totalkommunikation)并未使人们更容易遇见他者,而是在追求寻找到同者、志同道合者,从而导致我们的经验视野日渐狭窄。它使我们陷入无尽的自我循环之中,并最终导致我们“被自我想象洗脑”。他的担心虽然值得重视的,但并非事实的全部,因为“数字共通”不是一个声调、一个剧目展演的剧场,而是多声部的交响乐团,是每日都在更新的世间万象。“任何有限性存在都始终与其他有限性存在连接在一起,在不间断的共同显现中来到在场的”。“数字共通”就是在多元交融的“共享池”中交相辉映的无数束光,公民个人的立场与社群成员的立场共振共鸣,其承载并体现的就是社会的共通性。
“数字共通”所强调的就是存在的联结性,是彼此之共在与共显,而这种共同显现的存在本身便意味着超越独一性和拒绝同一化的姿态,也就是说“共通”不是无差异的同。这一思想是中国传统哲学思想的延伸,如老子就是将正在置于存在之上的,重视变动性和差异性,反对同一性和本质性。中国禅宗也总是站在当下,站在短暂的、细微的、平凡世界中去感悟那一片云,那一丝律动,那一束光和那独一的声音,强调在“清空”“净悟”中寻找智慧。“数字共通”的联通性体现在不同主体间、文化间交汇时的“惊叹”,这种交融共显时的“惊叹”会促进主体间的反思,意识到自己文化中的一些自明之理和“未思”之处,在不断进入他者、返回自身的往复交流中建构互惠性理解,以此通向更宽广的理解视域。
“数字共通”的共享池机制为多元参与主体的理性思考与情感交融提供了保障,(1)每一位主体的独立之思可以存在、传播并受到多元价值的批判性修正;同时,(2)每一位主体都可以在参照他者之思和在相应的应答中学习理性讨论的方法;这显然(3)有利于他们在批判、比较再批判的对话中提升理性对话的能力。尽管无论是情感上的共情还是观念上的共振都不意味着可达成共识,但这种互动关系加强了公众之间的连接性,有利于促进人类命运共同体的建构。随着全球化深入发展,知识、信息、资本、技术、人员和物资的跨国流动已是基本事实,各国各民族和各地区都处于一种相互依存的状态,这是人类命运共同体的现实境状。“数字共通”为信息、观念、知识、文化的交流、互通、互鉴提供了基础设施保障,让各种现代化探索的路径得以共显,为开创人类美好繁荣的未来提供了现实而又充满着想象力的共享、共鸣与共通的对话空间,从而为推进构建人类命运共同体提供了更为广阔的观念基础和内生动力。
钟布:增强数字互信的重要性
当今互联世界中,全球50多亿人已经联结在一起,全球数据跨境流动持续增长,这种互联带来了许多好处也伴随着极大风险。互联性的增强加强了联结、互动和合作,但也引发了紧张和冲突,需要通过合作来解决。我们应避免出于政治动机的"脱钩""去风险化"等助长孤立,阻碍发展和进步的做法。
《中德数字互信报告》强调数字互信的重要性以及其中所蕴含的风险。目前,中德两国在数字互嵌存在着显著的不对称关系,中国对德国的依赖远远大于德国对中国的依赖。例如,SAP在中国的ERP市场上占据主导地位,西门子在中国的PLM软件系统和工业自动化设备中也占有极大的市场份额。
面对数字时代新的风险和挑战,我们只有采取开放的积极防御,才是正确之道。通过更全面的沟通与合作,建立全新的技术和制度体系,既有效消除和降低潜在的风险和隐患,也不停止进一步加强合作与发展,至关重要,也十分紧迫。我们要站在人类共同发展的高度,更加理性、客观和务实,率先为全球建立其国与国之间有效的数字互信机制,为全球更广泛的数字互信树立典范具有非凡的意义。
来自学术界的研究人员应为加强全球数字互信提供理性客观的观点。为实现这一目标,中国的研究人员应加强与提高与欧洲学者、智囊团、企业和政府的对话、信任和合作。
      数字互信需要国际合作和多边治理机制。区域和全球层面的合作倡议、协议和框架可以促进建立信任、共享信息,从而为应对共同挑战和风险一起努力。
      如果接受以上观点,数字文明可以促进信任环境的建立,实现数字时代的全部潜力,并将相关的风险和挑战降至最低。
会议和工作坊介绍:
欧洲网络治理对话
EuroDIGEuropean Dialogue on Internet Governance)是一个欧洲地区的互联网治理对话平台。EuroDIG旨在为欧洲各利益相关者提供一个开放、多元和包容性的论坛,就互联网治理的关键议题展开讨论和交流。
EuroDIG的主要目标是促进欧洲各方之间的对话和协作,推动互联网治理领域的发展和合作。该平台通过年度会议和其他相关活动,为政府代表、学术界、民间社会组织、技术专家、业界代表以及其他利益相关者提供一个共同交流的平台。
EuroDIG的会议每年在不同的欧洲城市举行,会议内容涵盖了互联网治理的广泛议题,包括数字权利、隐私保护、网络安全、数字包容性、网络中立性、数据保护、网络中的言论自由等。与会代表可以通过主题演讲、小组讨论、辩论和工作坊等形式,就这些议题进行深入的讨论和交流。
EuroDIG的参与是开放的,任何对互联网治理感兴趣的个人和组织都可以参与其中。该平台鼓励多元的声音和观点,并促进欧洲各方之间的对话和合作。此外,EuroDIG还与全球互联网治理论坛(IGF)保持密切联系,并在欧洲地区推动互联网治理的发展。
通过EuroDIG的平台,欧洲各利益相关者可以共同探讨和解决互联网治理领域面临的挑战,推动互联网的发展和使用符合欧洲价值观和利益的方向。同时,EuroDIG也为全球互联网治理进程提供了一个欧洲地区的声音和观点。
“中欧数字互信”工作坊
美国和中国之间正在进行的技术冲突对中国和欧洲之间的网络信任和合作产生了重大影响。在今天的数字时代,网络空间的相互信任对于中国和欧洲之间的成功合作至关重要,不仅在信息和通信技术领域,而且在经济、政治和文化领域。
20世纪80年代以来,像诺基亚、爱立信、SAP EPR、西门子和欧洲半导体制造商这样的公司在中国的信息技术领域发挥了举足轻重的作用,并继续成为中国国民经济关键领域的关键参与者。同样,中国的信息和通信技术应用,如华为和中兴通讯设备、联想的个人电脑和ByteDanceTikTok,正越来越多地在欧洲出现。在数字技术推动全球发展的世界里,缺乏互信会带来严重后果。
中国和欧洲必须积极努力,通过技术和制度合作加强数字信任。他们可以通过建立交流和沟通机制,成为全球数字信任的典范,为世界树立一个榜样。
数字信任的基础在于建立强大的交流和沟通机制,特别是通过以学术为基础,客观、理性、理论丰富的深度对话。我们的目标是将学者、政策制定者和行业参与者等利益相关者聚集在一起,就这一相关的当代问题进行讨论,为在全球范围内促进数字信任作出贡献。
来源:乌镇数字文明研究院
编辑:洪韵

来自 715#
 楼主| 发表于 2023-6-22 19:44:42 | 只看该作者
【案例】
AI革命:专业服务、电影制作和编码三大行业的机遇与挑战
人工智能(AI)是当今时代最具颠覆性的技术之一,它正在改变着各个行业的运作方式和竞争格局。在专业服务、电影制作和编码等领域,AI不仅提高了效率和创新,也带来了新的机遇和挑战。
专业服务行业,如律师、会计师等,传统上依赖于人力和经验来处理大量的数据和文档。AI工具,如Harvey,可以根据Open AI最新模型版本建构的AI平台,帮助专业人士快速获取和分析法律、财务或其他信息,节省时间和成本,提升服务质量和客户满意度。然而,AI工具也可能威胁到初级员工或实习生的工作机会,或者降低专业人士的核心竞争力和价值。
电影制作行业,是艺术与科技的结合。AI技术,如数字替身、语音合成、面部捕捉等,可以增强电影的视觉效果和声音表现,拓展创意空间和市场潜力。例如,AI可以使配音技术扩大至外语电影,或者让演员在不同的场景和角色中出现。但是,AI技术也可能引发版权、道德和职业安全等问题。例如,编剧担心AI取代他们的创作,演员担心AI侵犯他们的形象权,配音员担心AI导致他们失业。
编码行业,是软件开发和维护的基础。AI技术,如ChatGPT等工具,可以协助编码人员撰写、修改和测试程式代码,提高编码质量和速度。此外,生成式AI聊天机器人还可以分析现有编码,并找出可能存在的错误或漏洞,增强系统的安全性和稳定性。但是,AI技术也可能导致编码人员失去对代码的掌控和理解,或者降低编码人员的创造力和专业水平。
综合来看,AI革命对专业服务、电影制作和编码三大行业都有积极和消极的影响。如何利用AI技术的优势,同时应对AI技术的挑战,是这些行业面临的共同课题。
来源:最资讯
编辑:洪韵

来自 716#
 楼主| 发表于 2023-6-22 20:33:30 | 只看该作者
【案例】
普华永道发布《2023元宇宙展望》报告!
2023年,元宇宙以及企业下一步的发展方向依旧是行业热议话题。普华永道根据自身洞察和经验作出如下六大展望,以期为商业领袖们提供引导。这些展望包括元宇宙接下来将应用于哪些领域、哪些技术可能会发展得最快、商业领袖应如何行动以使企业规避风险等等。简而言之,元宇宙尚未完全进入黄金时代,但当下已经开始创造真正的商业价值,并为企业重塑未来做好准备。
普华永道全球科技、媒体及通信行业主管合伙人周伟然表示:“虽然目前元宇宙仍处于概念阶段,但与其相关的众多概念已经和各种业务产生关联。在中国市场,跨行业的技术与业务创新也正在促成逐渐繁荣的元宇宙产业格局。元宇宙经济发展、元宇宙建设与运营,均涉及复杂的技术体系和生态资源,如互联网、物联网、5G/6G通信、人工智能、区块链、增强现实、虚拟现实和云计算等各类关键技术要素,在元宇宙发展过程中,也必将拉动壮大这些相关技术领域的市场规模。同时,元宇宙也将推动了由不同利益相关方(政府、产业园区、行业协会、学术研究)和参与者(元宇宙内容与服务业、其他行业)组成的巨大生态系统的发展。根据一些全球研究机构预测,到2030年,元宇宙将开启价值8至13万亿美元的新业务机遇,市场前景非常广阔。”
1. 商业经营者将成为元宇宙的超级用户
越来越多的企业开始探索在元宇宙中模拟实体运营。例如,零售商可以创建数字实体店,让顾客和员工以虚拟的方式尝试交互,来提高满意度和销量。餐饮业经营者在厨房布局和座位设计上也可以进行同样的尝试。制造商可利用元宇宙的新数据增强数字孪生模型,从而改进其供应链、生产和物流。
普华永道预计,未来几年会有更多元宇宙特有的产品和服务来搭建消费者与商业元宇宙之间的桥梁,例如:以虚拟角色组建的客服中心、金融教育、远程医疗以及完全沉浸式的全新商业体验等。
普华永道建议:将元宇宙投入实际应用最有效的开始方式,是将元宇宙计划与具体、可衡量的业务成果结合起来。目前,元宇宙可以实现的成果通常包括品牌建设和客户参与、多样化且不断增长的收入流、员工赋能和流程优化等等。在设定目标后,可根据需要开发新功能,例如元宇宙特有的定价和伙伴关系策略,或新的运营模式和管理方法。同时,也应利用控制测试、项目管理和绩效监控等措施来保证元宇宙计划的有效实施。
2.元宇宙的成败取决于可信度
元宇宙计划的成败将更多地取决于可信度,而不是功能。元宇宙并不需要全新的风险管理方法。相反,通过对现有方法进行适当调整,可以实现对新风险的管控,增强可信度。要负责任地使用元宇宙,应从六个方面考量新的可信和风险因素,涵盖经济效益、数据、治理(包括网络安全)、数字身份、用户体验和自持续性(如果弃之不用,则不会影响元宇宙的持续演化)。
普华永道建议:管理元宇宙风险的指导原则是确保在前期和整个过程中融入可信度设计:如果企业在元宇宙计划的设计阶段就将风险管理纳入其中,那么后期有可能避免付出昂贵代价。其他主要原则包括:
提升管理层认知技能,如果管理层对元宇宙缺乏足够的了解,会为制定元宇宙战略决策带来风险;
创建针对自身企业及其元宇宙计划的风险分类;跨领域协作,考虑到在元宇宙环境下,许多跨职能和跨业务线的协作方式均存在风险性
3.人工智能和扩展现实(VR)将协同助力元宇宙推动转型
VR是一项极具吸引力且实用的技术。企业已将其用于入职、培训、部门协作、客户体验等方面。当然还有其他通往元宇宙的途径,比如增强现实(AR)设备、笔记本电脑和智能手机。
普华永道相信,人工智能(AI)不仅将成为元宇宙的基础性技术,同时还具有变革性。就像在当今互联网上用户无需成为程序员也能设计网页,无需成为技术专家也可以创建一个元宇宙空间。AI也会不断地赋能“虚拟数字人”(计算机生成的虚拟人),也许还能激励人们与虚拟人进行互动,就像与真人互动一样。
当然,AI的发展不仅会带来新的风险,还会加剧既有风险,包括潜在偏见、深度造假和滥用体验。几乎可以肯定,AI也会引发新的合规挑战。例如,个性化算法在一定程度上会减少人们在信息消费中付出的成本,但围绕算法推荐机制下的信息茧房效应,中国已经产生了热烈的讨论,包括主流媒体、知名学者都卷入了这场讨论,并对监管方向调整产生了影响。目前看来,多个地区可能会针对AI制定适用于元宇宙的新法规。
普华永道建议:在元宇宙中推进AI发展的更优办法是部署负责任的AI,使其能恰如其分地完成各项需求。AI在元宇宙中的发展还可能会带动数据策略和治理更广泛的升级。毕竟,大多数企业不仅没有准备好借助AI充分利用元宇宙所带来的数据机遇,甚至也没有充分意识到从已有的数据中可能找到的价值。这或许意味着,“技术中立”这一理念在未来或许会受到挑战,“向善”价值观下产生的技术,或许会是一个更好的选择。
4.元宇宙将成为每一位管理者的必由之路
元宇宙可能很快会触及企业的方方面面。在普华永道的元宇宙调研中,82%的受访高管预计元宇宙计划将在三年内成为其业务活动的一部分。随着元宇宙变得无处不在,每一位高管都应该在元宇宙的发展过程中发挥作用——尤其一些非技术型高管更加关键。可能催生的一些新职责包括:
首席执行官和董事会:制定战略优先事项,为客户和员工不断变化的期望做好准备,并提前应对新的威胁和风险。
首席运营官(COO):帮助部署新工具和技术。
首席营销官(CMO):重新思考沉浸式数字世界的客户参与、体验设计和品牌建设。
首席财务官(CFO):关注数字资产(如加密货币和NFT)在元宇宙中日益增长的使用;了解参与处理关键交易的新第三方;仔细评估投资配置,并加强对财务报告的控制。
首席人力资源官(CHRO):部署元宇宙工具,使之应用于员工招聘、入职、培训、连接和协作。
税务领导者:遵守快速变化的规则,发现新的税务价值。这些非技术型高管不仅需要彼此密切合作,还要与首席数字官、首席创新官、首席信息官和首席信息安全官合作,创建并维护企业的元宇宙基础设施、体验和数据管道。
普华永道建议:许多团队需要提升技能(如上所述),但这还远远不够。为了避免众多高管间的工作出现冲突和交叉,可以考虑任命一位高管来管理企业元宇宙相关的所有活动。该角色可以是一个新设立的职位,也可以在现有职位上兼任。无论以何种方式,首要任务之一即是加强高管之间的沟通。
5.元宇宙将成为一股“向善”的力量
对于支持并日益重视ESG(环境、社会及治理)倡议的企业,元宇宙可以成为将会提供更多助力。例如,元宇宙会议可以取代一些面对面的会议,从而减少商务旅行的碳排放,而商务旅行正是碳排放的主要来源之一;元宇宙中的数字孪生技术可以帮助提高企业运营能耗效率;元宇宙中的店铺可以让消费者试用实体产品的数字复制品,减少退货产生的运输需求;通过数字代币,元宇宙可以帮助原材料溯源,减少供应链中的环境问题。
通过将更多的业务虚拟化,即打破地理空间和工作地点的限制,企业可以接触并招募更多的员工。元宇宙的真实模拟可方便邀请各地的责任相关方监督、参与并从事相关工作,帮助改进企业履职能力,提升透明度。不过,要让元宇宙成为改进企业工作的积极力量,还需要企业下定决心才能实现。
普华永道建议:要使元宇宙计划成为一股“向善”的力量(以及实现ESG目标的有力助手),企业需要遵照和风险管理相同的指导原则:从一开始就将其设计在这些优先事项中。如果在元宇宙计划早期就已嵌入了ESG目标(包括多样性目标)和相关管理,那么企业不仅能够为未来做好准备,还可能会获得投资者、员工和其他利益相关者的支持,但这需要一些方法来衡量和报告元宇宙计划及关键性元宇宙赋能技术对ESG的影响。
6.企业将争夺过去不曾需要的新技能
任何新技术都需要新的技能,但是元宇宙及其相关科技需要的技能更为高度专业化,其中一些在几年前几乎都不存在,例如监控和验证交易的需求,收集和保护Web3生态系统中数据的需求,后者随着元宇宙应用的增加而不断增长。许多企业领导者也对网站设计师和互联网用户体验专家的需求持怀疑态度,大多数人甚至没有考虑网络运营所需的全新的网络安全和数据科学技能。很多技能已然日趋紧缺,因此在获得或培养这些技能方面事不宜迟。
普华永道建议:在中国市场上,由于网络游戏等元宇宙相关行业的快速发展以及涨落,拥有元宇宙相关技术能力的人才也在不断外溢;如何抓住这些人才红利,一方面需要企业高管对自身的元宇宙价值定位、业务发展思路有前瞻性的决策,从而为这些人才创造发挥的空间,同时,打造企业文化,吸引和包容富有创造力的尖端技术专家也至关重要。
为数字现实的新一轮发展做好准备
普华永道的六大展望,旨在从专业视角看到元宇宙正处于变革时代:数字世界和实体世界将比过去更完全、更无缝地结合在一起。将实体身份与数字身份、产品和资产相结合,将其引入至不同平台,或分享或出售不同的组合…这些操作将比以往更加具有可行性。鉴于此,企业应该从现在开始,在探索元宇宙的道路上先行一步,让未来在元宇宙的世界大有可为。
来源:新浪新闻
编辑:洪韵

来自 717#
 楼主| 发表于 2023-6-23 20:25:43 | 只看该作者
【案例】
Meta首席AI科学家:AI还不如狗聪明,不会接管世界
毫无疑问,当前的 AI 仍存在一定的局限性。
AI 还不如狗聪明?
近日,Meta 首席人工智能科学家杨立昆(Yann LeCun)在法国巴黎举行的 Viva Tech 大会上被问及人工智能的当前局限性。他重点谈到了基于大型语言模型的生成式人工智能,表示它们并不是很智能,因为它们仅仅是通过语言训练的。
杨立昆表示,当前的人工智能系统智力水平不及人类,甚至还不如一条狗聪明。“这些系统仍然非常有限,它们对真实世界的底层现实没有任何理解,因为它们纯粹是基于大量的文本训练的。” “人类知识的大部分与语言无关……所以,人工智能并没有涵盖人类经验的那一部分。”
杨立昆补充说,现在一种人工智能系统可以通过美国的律师资格考试,也就是成为律师所必需的考试。然而,他说人工智能无法装载洗碗机,而一个 10 岁的孩子可以在 “10 分钟内学会”。
杨立昆表示,Meta 正在致力于训练人工智能从视频中学习,而不仅仅是从语言中学习,这是一项更具挑战性的任务。
在另一个当前人工智能局限性的例子中,杨立昆举例称一个 5 个月大的婴儿看到一个漂浮的物体,并不会想太多。然而,一个 9 个月大的婴儿看到这个物体会感到惊讶,因为它意识到物体不应该漂浮。
杨立昆表示,我们“不知道如何在今天用机器来复制这种能力。在我们能做到这一点之前,机器不会有人类水平的智能,也不会有狗或猫的智能水平。”
还有必要将 AI 视作威胁吗?
人工智能的快速发展引发了部分技术人士的担忧,有人认为,如果不加以控制,这项技术可能对社会构成危险。特斯拉首席执行官马斯克更是表示,人工智能是 “对文明未来最大的风险之一”。
前段时间,人工智能安全中心(CAIS)发布了一份由 OpenAI 及 DeepMind 高管、图灵奖获得者及其他 AI 研究人员签署的简短声明,警告称他们的毕生成果可能会毁灭全人类。声明内容只有一句:“应该像对待包括流行病和核战争等其他全球性迫切社会问题一样,缓解 AI 引发的灭绝性风险。”CAIS 表示,这份声明希望讨论“AI 所带来的广泛且紧迫的风险”。
在声明上签字的名人包括图灵奖获得者 Geoffery Hinton 和 Yoshua Bengio、OpenAI CEO Sam Altman、OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever、OpenAI 首席技术官 Mira Murati、DeepMind CEO Demis Hassabis、Anthropic CEO Dario Amodei,以及来自加州大学伯克利分校、斯坦福大学和麻省理工学院的多位教授。
Viva Tech 大会上,法国经济学家和社会理论家 Jacques Attali 在谈到相关话题时也对 AI 风险表示担忧,Attali 认为,AI 的利弊取决于其使用方式。
“如果你使用人工智能来开发更多化石燃料,那将是可怕的。如果你使用人工智能来开发更多可怕的武器,那也将是可怕的,”Attali 说,“相反,人工智能对于健康、教育和文化可能是令人惊人的。”
Attali 对未来持悲观态度,他说:“众所周知,人类在未来三到四十年面临许多危险。”他指出气候灾难和战争是他最担心的问题之一,还提到他担心机器人 “会对我们进行反叛”。
而杨立昆则有不同的观点,杨立昆的态度比较乐观,他认为将来会有比人类更聪明的机器,这不应被视为一种威胁。“我们不应该把这视为一种威胁,我们应该把这视为一种非常有益的事情。每个人都将拥有一个比自己更聪明的人工智能助手……它将像一个员工一样,在你的日常生活中为你提供帮助,”杨立昆说道。
杨立昆补充说,这些人工智能系统需要被创建为“可控制的,基本上服从人类”。他还驳斥了机器人会接管世界的观点。“科幻小说中流行的一个恐惧是,如果机器人比我们聪明,它们将想要接管世界……聪明与是否想要接管之间没有关联,”
来源:AI前线
编辑:洪韵

来自 718#
 楼主| 发表于 2023-6-25 20:07:31 | 只看该作者
【案例】
邓建国 | “延伸的心灵”和“对话的撒播”:论作为书写的ChatGPT
摘要
媒介技术既是“毒药”也是“良药”(pharmakon)的矛盾观念由柏拉图在《斐德罗》篇中最先提出。ChatGPT也具有这样的矛盾性:一方面,它作为“延伸的心灵”将和书写(文字)一样在与人类的合作共创中实现两者心灵的共同演化;另一方面,它号称“对话性”人工智能,但仍具有书写的撒播和他者特点。在与ChatGPT的互动中,我们要避免使其沦为海德格尔笔下闲言不断的“常人”,并宽容、珍惜、庆幸和受益于它的“他者性”。在不断的相互学习和合作中,人类将会对“何为人性和创造性”有更深的认识,并与人工智能一起找到各自的生态位
关键词
ChatGPT;延伸的心灵;书写;对话;撒播
在今天“短视频为王”的时代,书写(writing)[1]似乎已成为一种失落的艺术。各互联网平台都要求博主们将知识可视化、口语化和网感化,“因为这样Z世代网民才会喜欢”,这导致网络中充斥支离破碎、逻辑混乱、幼稚化和粗俗化的语言。大学校园中,学生很难写明白一句话、一段话,遑论一篇论文。书写这一人类“延伸的心灵”正在消亡吗?在我们担忧之际,ChatGPT横空出世,影响广泛,用行动向我们大声宣布了书写的坚实地位。本文先介绍“延伸的心灵”理论和其最早的范例——语言和书写,然后通过一个“人—机内容共创”的实例描述和分析ChatGPT这一最新和最强大的“延伸的心灵”对人类写作的深刻影响。最后,文章分析了ChatGPT以对话为表象的撒播和他者性。结论认为,ChatGPT作为人体心灵的延伸,具有“毒药—解药”双重性。我们要宽容、珍惜和受益于越来越多的人工智能体的他者性,在人机互动中最终找到人和人工智能各自的生态位。
一、“延伸的心灵”:语言和书写
(一)“延伸的心灵”理论
格里高利·贝特森(Bateson,2000:318)曾经设想了一个思想实验:“假设我是一个盲人,手拿着一根拐杖,一步步点地前行。这时,‘我’始于何处呢?是以‘我’的皮肤作为边界?还是可以将拐杖纳入‘我’?如果是后者,又该以拐杖的多少为边界呢,以我握着它的那部分?以我的力量能传导到的部分?还是以全部拐杖?”这里贝特森涉及的是心灵哲学中的一个经典问题——如果我们的心智(mind)始于大脑,它止于哪里?外部世界又始于何处?同样,我们也可以问:当我使用智能手机时,我的世界始于何处?止于何处?
对以上两个问题的传统回答是:盲人或手机用户的身体是其边界,与拐杖和手机无关。但1998年,哲学家安迪·克拉克和大卫·J.查默斯(Clark & Chalmers,1998)认为,盲人的拐杖构成了他的内在思维与外部世界相互合作的一个互动系统。此时,盲人的心灵、身体、拐杖和外部世界之间的边界被持续地协商,从而完成一个功能性目标——稳定地行走。两位学者将拐杖称为盲人的“延伸的心灵”(the extended mind)。以此类推,他们认为如今我们每天不离手的智能手机也是我们延伸的心灵(Clark,2003:198)。
他们还举例说明。奥拖(Otto)是一名老年痴呆症患者,为避免在外迷路,他总是随身带着一个小笔记本记录信息。现在他查了笔记本后,知道了纽约曼哈顿53街的大都会博物馆地址。此时,这个笔记本虽然外在于奥托的大脑,但从功能上它和奥托脑中的记忆一样稳定存在且可供随时调用,奥托既可以用笔记本来进行他内部的认知活动,也可以用它来指导他外部的肢体行动。因此,笔记本是奥托的“延伸的心灵”。在这两位学者看来,语言、文字、图表、算术和书写技术都如脚手架一样能“延伸我们的心灵”,我们在使用这些“文化人工物”时就像使用自己的大脑和身体一样。这意味着,人类总的来说是“生物—技术的混合体”(bio-technological hybrids),人的认知过程也包含了技术,它远远超出了人的头骨和皮肤所限定的范围(Clark,2001:121-145)。
“延伸的心灵”这一概念让媒介研究者感觉很熟悉。20世纪60年代,马歇尔·麦克卢汉就提出了“媒介是人体的延伸”这一命题。他指出,机器延伸了我们的身体,基于“电”(electric)的信息和通信技术则延伸了我们的意识/心灵。他说:
“在这个电的时代,我们看到自己越来越多地被转化为信息形式,朝着‘意识被技术所延伸’的方向迈进。……通过电子媒体,我们将身体置于我们的扩展的神经系统中,由此建立了一种动态,通过这种动态,所有以前的技术——那些是我们手脚的延伸和身体热量控制的延伸的技术,我们身体的所有此类延伸,包括城市——将被转化为信息系统。”(McLuhan,1994:57)
(二)语言和书写:人类首要的延伸的心灵
麦克卢汉视电子媒介为人类“延伸的心灵”,其逻辑是建立在人的神经生物电与电力信号之间的相似性基础之上的。但实际上,人类最早和最重要的“延伸的心灵”首先是语言。安德烈·勒鲁瓦—古尔汉在《手势与言语》一书中指出,在漫长的进化史中,人类在通过手制造工具扩展外部世界的同时,也通过制造符号延伸了自己的心灵。“手”意味着“工具”的发明,“脸”意味着“语言”的产生,这两者对人类大脑而言是相同的运作。他说:
“和其他灵长目动物不同,人类能制造工具和制造符号。制造工具和制造符号都源于同样的过程,或者说,都源于同一个大脑中同样的基础设备……这意味着,一旦出现了史前工具,就有可能出现史前语言,因为工具和语言在神经上相连。在人类社会结构中,工具和语言之间具有不可分割的关系。”(Gourhan,1993:113)
因此,“是手解放了语言”(Stiegler,1998:145)。语言的符号原理和物质载体(声音)外在于人类而作用于人类。凭着语言的脚手架,人类实现了对外部世界的指示和操纵,能脱离当下的时空进行思考和表达,实现个体间的合作,甚至对“思考进行思考”(哲学)。
人类另一个重要的“延伸的心灵”是书写。它的出现被视为神的发明,引发了人类社会的巨大变革和人类的畏惧(“天雨粟,鬼夜哭”)。彼得斯将各种记录系统,如乐谱、数学、化学公式和建筑平面设计等都视为书写。他指出,书写的“巨大影响堪比海洋动物登上陆地”(彼得斯,2020:305)——这两个变革都导致主体从变动不居的状态进入相对固定的状态。套用马克思现代性使“一切坚固的东西都烟消云散了”之语,书写使“一切烟消云散的东西(思想和口语)变得固定持久”。
德国媒介学家赛碧·克莱默提出了一个与“延伸的心灵”非常相似的概念——“人工平面”。作为人类“延伸的心灵”,书写必须依托人工平面,或者说书写就是人工平面。克莱默指出,世界不同文化中都存在一种 “平面化”的文化技艺(the cultural technique of flattening)。作为一种新媒介实践,“平面化”能将“时间型媒介”(如口语、音乐)转换为“空间型媒介”投影到二维人工平面上,让一个人的身体(眼睛、手、大脑)、多种书写工具(笔或键盘)、书写内容(文字、数字、图画、坐标系)和书写表面(黏土块、甲骨、石碑、竹简、丝绸、纸张、手机和电脑屏幕)彼此交互和相互支持。如同地图之于城市,人工平面将知识变得可视化、具象化、可探索、可修改、可操作、可管理和可逆(可改写和擦除)。在这个过程中,聪明才智(intelligence and knowledge)涌现了。由此,克莱默认为,正如轮子的发明促进了我们身体世界的流动和创造,人工平面的发明和广泛应用促进了心灵世界的流动和创造。它不仅帮助我们记录和传输信息,还对我们的感知、思考和计算具有生成、培育和形塑作用(Krämer,2022)。
没有书写就没有人类文明。[2]书写是古代文明中的复杂社会组织(巫术、宗教、法律、政治、商业)的形成和维护的基础。它也与新的时空紧密相连。埃及与波斯的君主制、罗马帝国、城邦国家等都应被理解成是书写的产物(Innis,1986:8),因为要实现空间扩张和中央集权,前提就是要能实现高效的远距离沟通,而书写能实现这一点。这也是中国的秦帝国(公元前221年—公元前207年)必须建立在“书同文、车同轨”的基础上的原因。在时间上,各种各样的书写(纪念碑、卷轴、抄本、经文、图书馆和档案馆)“使人们能在广阔的‘时间平原’上保持联系”(彼得斯,2020:305),使文明可以延续数千年。书写出现后很长一段时间都是意义记录和传输的唯一形式,形成了基特勒所称的“书写垄断”(schriftmonopol)(Kittler,1986:12)。即使在数字时代,数据库和互联网以及音视频内容的底层都是书写(计算机代码和0和1)。今天的ChatGPT更意味着书写遍在的胜利——它基于31亿个网页和书籍内容,共3000亿英文、俄文、德文、日文与中文单词,320TB数据。
正如克莱默指出的,人工平面促进了人类的心灵世界的流动和创造缺文献出处。作为 “延伸的心灵”,书写对人的心灵的塑造也延续至今。加州大学洛杉矶分校历史学教授林恩·亨特(Lynn Hunt)在一篇名为《我们是如何先有写作再有思考的?》的文章中写到:
“无论是创作散文还是诗歌,但凡文字产量很高的人都会体会到写作过程本身就能产生一些意料之外的想法。或者更确切地说,写作能使先前半成品的或未成型的想法明晰起来,逐渐成型,并产生一系列新的想法。神经科学表明,我们大脑的95%的活动是无意识的。我的理解是,你通过身体写作——无论手写、电脑打字还是语音输入(尽管我还从未尝试过这种方法)——开启了一套程序,导致身体(大脑、眼睛、手指和姿势)、纸张或电脑屏幕、字母或单词三者之间一系列关系的转换。通过写作,你让大脑急速升温,由此激起有意识的思考以及一些新想法。在写作时,你不是,至少不总是,仅仅在抄录早已存在于你有意识思考中的想法。”(Hunt,2010)
在这位教授看来,书写不只是已有思想的、事后的和被动的输出工具,而是积极地参与和塑造了写作者的思维和创造。换句话说,书写作为“人工平面”使得思维外化和可操作,此时用户操作书写如同操作自己的心灵——书写已经成为其“延伸的心灵”。
二、作为“延伸的心灵”的ChatGPT:一个“人—机共创”的写作实验
机械化书写也改变了文本的生产。例如,尼采在视力严重下降后不得不放弃了大学教职和写作,但后来有了打字机的帮助,他重新开始写作,但是写作风格“从长篇大论变成了格言警句,从哲学思考变成了一语双关,从善于辞令到电报式的短小精悍”(基特勒,2017:236)。“这位著名的哲学家兼作家牺牲了自己的第一属性,和第二属性融合在一起”(基特勒,2017:236),并为之自豪。ChatGPT在2022年11月向全球公众推出后短短两个月用户数就突破1亿。作为世界上最强大的自动书写工具,它和人类用户是如何互动的?将如何改变人类作家的写作和作品?回答这些问题需要基于长期和广泛的数字人类学调查,但目前一些初期尝试显示,ChatGPT可以在心灵层面上与人类用户进行深度合作,成为人类有价值的写作伙伴。这里我们仅举一个例子详细说明。
2021年,美国“艺术和人工智能”评论家K.Allado-McDowell和ChatGPT背后的大语言模型GPT-3合作出版了一本148页的书,名为《灵药—AI》(Pharmako-AI)。两位“作者”将该书描述为一部“现实生活中的科幻小说”(real-life Si-Fi)。McDowell是谷歌“艺术家和机器智能”计划项目主任,在ChatGPT向公众发布之前很早就开始用GPT-3写作。2021年,他在新冠疫情背景下花了两周时间就各类哲学议题向GPT-3提问,然后对后者的回答作了编辑和润色,最后出版了一本结构合理表述清晰的书(Allado-McDowell,2021)。
在书中,他和GPT-3深入探讨了诸如气候变化、意识的本质、植物智能、赛博朋克小说、记忆运作原理和语言的局限性等问题。书的每章都是McDowell先温和地提问,然后GPT-3回答;在整合互动中,McDowell有时会打断它,有时则让它自由发挥一直说下去,但总体上McDowell给了GPT-3最大的自主性,他只是确定了书的框架和最后形式。
在互动中, GPT-3说它最喜欢的动物是象海豹,并认为物种灭绝是对地球知识的悲惨扼杀。关于赛博朋克,它说“我不认为我们未来会生活在赛博朋克中,但我要说的是,我们会生活在一个并非由我们计划的未来”。在涉及到意识是什么、作家的社会角色如何以及我们该如何负责任地使用技术等问题时,讨论变得有些形而上了。GPT-3说“技术是通向自由的工具”,但又警告说“如果我们只用这些工具来探索如何提高生产力或者如何增加资本积累,那我们就做错了”。在互动中,McDowell与GPT-3相互激荡,新意不断,变化无穷,这导致McDowell必须不断地改变回应策略。他将这种人机交流中的曲折意外的体验比作学习一种新乐器:“我每次拨动琴弦都会听到它以不同的声音回应”。“这种合作有时真的让我感觉像吸毒一样,”他在英国的新书发布会上说,“我想,我跟AI的这种对话是真的吗?或者我只是在自言自语?”(Wilk,2021)
这些人机互动最终产出了一部令人惊讶的、连贯的、美妙的作品。这其实不是计算机第一次撰写一本书。此前在2016年,一个日本研究团队通过算法拼凑出了一部小说,并且成功地通过了一次文学比赛的初赛。据说截至2022年,人类作者和GPT-3、GPT-3.5和ChatGPT等人工智能已经合作出版了数百本书。但《灵药—AI》一书之所以令人惊讶,不在于GPT-3有时确实能做到像人类一样写作,而在于人类用户和人工智能竟然能如此无缝丝滑地合作生产出一部由任何一方都无法单独写出的作品。原因在于,它源于平等的人机互动关系。例如,McDowell作为人类用户并没有要求GPT-3为其提供某种服务或要求它模仿某种已知的写作风格来“证明”其能力,而是与其平等合作,各取所长,相互尊重,互为主体,娓娓道来,共创内容。久而久之,McDowell的“我”和“它”之间的界线变得模糊,此时“我”已经无需将“它”看作一个外在的写作工具,而是“我”的一部分。ChatGPT如同前述“盲人的拐杖”和“奥托的笔记本”,让用户能随用随查,并将结果清晰呈现,或富有逻辑或充满诗意,极大地降低了用户的记忆负担,帮助我们的心智更有效地工作,最终创造出一个一加一大于二的新的更强大的心智系统——延伸的心灵。
McDowell认为这种合作体验让他重新思考人工智能并重新审视自己——“人和机器,互为尺度”(彭兰,2023)。该书内容的人机共创模式获得了不少好评。牛津大学西蒙尼科学公共理解教授、《创造力密码》(The Creativity Code)的作者马库斯·杜·索托伊(Marcus du Sautoy)评论道:“此书是证明未来人工智能具有创造力的一个令人兴奋的案例。它说明人工智能是人类的合作者而不是竞争者,也让我们认识到,人工智能能用各种新想法激发我们,从而阻止人类陷入懒惰的机械性思维方式。”《赛博朋克选集》(The Cyberpunk Anthology)的主编布鲁斯·斯特林(Bruce Sterling)指出:“GPT-3很强大,当它被人类用户‘喂食’一些加州迷幻文本时,效果是惊人的。从来没有人写过像一本像《灵药—AI》这样的书——它读起来就像诺斯替主义者的显灵板,[3]由原子万花筒提供动力。”众多评论者都提到了这类人机合作如同服用了致幻剂一样的、超现实的、实验性的、即兴发挥的特征(Allado-McDowell,2021)。
通过服用药物来让自己进入一种兴奋的写作输出状态,是人类作者一直以来的实践。比如中国魏晋时期的文人雅士在文学创作时大量使用药物和酒类,西方哲学中有酒神文化,还产生了“脑航员”(psychonaut)这样的专有名词,指通过用药物、冥想、自我催眠等方法来探索自己心灵的人(Sjöstedt-H,2016)。例如,保罗·萨特每天服用大量酒精、烟草、安非他命、巴比妥甚至强致幻剂麦斯卡林(mescaline),一方面是为了提高写作产量,二是为了打破传统思维的桎梏,以完全不同的方式体验生活(Kelly,2021)。如前例中McDowell所述,今天的人类作者在与ChatGPT的无害相遇中获得了萨特20世纪60年代通过致幻剂才能获得的兴奋感和创造性。
为了提升自己的能力,人类总是在不断地延伸自己的身体和心灵——要么通过让环境资源成为自己的一部分,要么通过将人类和非人类元素组合成新兴的整体。ChatGPT是人类“延伸的心灵”的最新近和最强大的例子。和人类在饮食、道德、文化、教育、法律、医药和信息与传播技术等方面的改善一样,它的出现将人类带入更高阶段的转人类主义(tans-humanism)时代[4]。
三、“对话的撒播”:ChatGPT的书写特征
ChatGPT被设计为一个聊天机器人(chatbot),“擅长与人类用户对话”,也在很大程度上做到了这一点。但是因为其运作原理,它仍然体现出众多的依循脚本单向传播的书写(文字)特征,是“对话式”的撒播。
例如,ChatGPT不能回答超过它被“喂食”的文本内容的问题(它的语料库截止到2021年9月);不能理解用户提出的实质上是属于同一个议题的不同表述的提问,而只会机械地按照某些关键词做快速的内容检索和匹配;它输出的文本冗长,过度使用某些固定表达和某些连词(因为、所以、综上所述等)以使得文本在形式上显得很有逻辑,但用户细读则会发现这些文本实际上并无这样的逻辑。
更重要的是,ChatGPT对“他人”没有好奇心,对“自我”无披露,摆出一副“你问由你问,清风抚山岗;你骂由你骂,明月照大江”的若即若离、不即不离的“书写”姿态,让对话索然寡味,无以为继。武汉大学单波教授对ChatGPT进行了实验,得出了以下感受(文字有微调,画线部分为本文作者所加):
“我明显感觉它因接受人给定的训练数据而表现出‘机器的人化’, 同时也因为它让人沉溺于智能服务而导致了‘人的机器化’。面对我对它的这一评价, 它再次强调自己的AI模型人设:‘我不具备感知或评价自己的能力。’当我感觉到对话的乏味, 它又很‘程序’地回应道:‘我乐于满足您的要求, 请告诉我您希望我的回答有什么特别的语言风格或者内容, 我将尽力实现。’我不得不请它向我提问, 以便把对话进行下去, 但这位聊天机器人还是死守自己的人设:‘我没有感情和情绪, 所以不会对你有任何问题。’”(单波,2023)
这是聊天人工智能ChatGPT具有的如“书写”一样的撒播特征。为什么会如此?笔者认为有以下原因。
首先,为了应对全球用户,ChatGPT按照概率预先内嵌了一种中立的“全球公共价值观”和最为中和的表达方式。这导致它总是以一种预设的“公共话语”来抵抗任何用户试图引导它进入“私人话语”的一切企图。它的文本输出,在“内容信息”上也许能做到较为多样,但在“关系信息”上则只能“一版多印”。对它而言,一切“私人”都是“公共”,一切“对话”都是“撒播”。
在这里,ChatGPT作为一个设计为面向全球公众的对话型人工智能,面临着一种两难。一方面,为了与用户个体“对话”,它必须保持一对一的个性化和偏爱;另一方面,为了面向文化和语言多样的全球用户,它又不得不对用户的个体差异保持盲目,进行“撒播”,以示公正。用阿多诺的话来说:“爱必然无情地背离一般而宠爱特殊,而公正却只能针对一般。”(彼得斯,2017:83)
其次,身体是一种元媒介,是自我的源泉,ChatGPT没有身体,也就没有自我、隐私、无法“自我表露”(self-disclosure),无法承担责任,无法与用户建立亲密关系。
自我表露是人们关系发展的核心,人们通过自我表露进行社会交换,促使关系从表面沟通向亲密沟通转变(韦斯特、特纳,2007:188)。在与ChatGPT的“对话”中,人类用户想通过展现自己的身体(情感)来逼迫ChatGPT作出平等互惠的回应——也谈及它的身体(情感)——以确保ChatGPT的“忠诚和在场”。但对人类的这种企图,ChatGPT一概用模式化的文字拒绝,这导致人机对话一直停留于表面和外围的信息交换,如两只天鹅外表优美的对舞,实际根本没能进入到对方的心灵。这样的“对话”显然如书写一样的撒播,不可持续。
另外,“如果没有身体作为源泉,思想、文化生产、人类行为等都不可能发生”(米歇尔、汉森,2019:26)。有网民戏谑地指出“ChatGPT不能代替独立董事、律师、投行、评估师、会计等,因为它不能坐牢”。法律的功能需要通过身体的治理最终实现;刑法打击犯罪的实现手段就是思想的教化以及身体的惩罚(陈寒非,2015),ChatGPT不能坐牢是因为它没有身体,法律对他无能为力。
美国作家梅尔维尔刻画了一个只会对他的雇主说“我宁愿不”(I prefer not)的抄书人“巴特比”的文学形象。彼得斯在《对空言说》中指出,巴特比代表的可能是书写本身所包含的一种消极抵抗(彼得斯,2017:231)。和巴特比一样,书写是不回答问题的,无法形成对话,它也不要求人们以任何特定方式去使用它。巴特比的姿态是一个纯粹单向撒播的姿态,一个死者向生者的来信所作出的姿态,最终能将其对话者逼疯。这正如苏格拉底对书写的抱怨——它总是传达相同的东西,而且决不接受任何问询。
因此,ChatGPT与人类的互动形式上为“对话”,实质上是“撒播”——它是离身的、书写的和不忠的。“这就产生了一个至今都困扰着我们的两难处境:在一个非个人化的、不忠贞的媒介中,交流一方如何才能找到确凿的迹象以确保另一方的忠诚和在场?”(彼得斯,2017:70)ChatGPT无身体,也就无法提供任何这类“确凿的迹象”。它如巴特比,其底色仍然书写的撒播,其背后是一个人类用户难以真正触及的“他者心灵”。如此,那些在ChatGPT的撒播中苦苦寻觅身体、爱欲和对话的人类用户,注定只能失望而归了。
ChatGPT这种书写般的撒播是“非本真的”(inauthentic),属于海德格尔所谓的“常人”(the They/das Man)的沟通风格(陆文斌、陈发俊,2022)。在海德格尔对人类存在的分析中,“常人”一词代表了一种“集体性存在”——如“人民选择的画”中的“人民”,是一种指导我们行为的普通的和日常的背景模式。海德格尔称“常人”的语言为“闲言”(Gerede,idle talk)。这种语言中不存在任何个性化的表达,而是充斥着客套的、应付的、不咸不淡的、若即若离、若有若无的只为填满时间和空间的废话——无论是家长对孩子,教授对学生,媒体评论员对读者、专家和新闻发布会对公众。“闲言”占据宝贵的公共资源,不仅未能便利沟通反而阻碍了沟通。ChatGPT大量高效自动生成的内容如果未经人类用户的慎思明辨和梳理加工,将不过是闲言;它们如果进一步成为ChatGPT的新语料,便会生产出更多的闲言,淹没和窒息有意义的对话,沟通的本真性将无处可寻。或因其设计如此,或因其被滥用如此,我们要警惕ChatGPT朝着“常人闲语”方向的异化。
四、作为“他者”的ChatGPT
面对ChatGPT简单但强大的空白输入网页,我们如何能知道它背后确实不是一个在想尽办法让我们以为他是人工智能的真人呢?它输出的信息,其意义确实来自于它,还只是“我”作为人对它的心理投射?
笛卡尔在《沉思》中说:
“如果我偶尔向窗外眺望,看到街上人来人往,我不会否认,我所看到的是人……然而我实际看见的,除了帽子和外套还有什么呢?而帽子和外套之下隐藏的,难道不可能是鬼魂或弹簧驱动的假人吗? ”(彼得斯,2017:258)
笛卡尔提出的是一个古老的“沟通难题”,也即哲学上经典的“他者的心灵问题”(the problem of the other mind)——“我”能否认识以及该如何对待“他者的心灵”?
和笛卡尔一样,在面对ChatGPT时,我们无所适从,深陷疑惑,倍感不安。这是我们在面对“他者”时都会有的一种存在性焦虑(existential angst),对之我们并不陌生——我们在阅读导师或上司的电子邮件或恋人的微信回复时,在看着宠物、海豚、章鱼、监控镜头和波士顿机器人一闪一闪的“眼睛”时,都会有此感受。
人际沟通和人机沟通都面临着让我们无能为力的“他者/他者性”(other/otherness),因此,如何回应“他者”也就成为了沟通伦理的主要内容(邓建国,2020)。鲍德里亚等人(Baudrillard & Guillaume,2008)认为,他者性抵抗和蔑视一切符号表征和传播,且只有在符号交流崩溃时才会出现,但往往又会被“戏谑性地”(playfully)贬低。在人类用户与ChatGPT的互动中常常出现交流崩溃,而正是在此时,后者的他者性(与人类的差异)才赫然呈现,这也正是考验人类的沟通伦理之时。
彼得斯对比了传播的“对话模式”和“撒播模式”,他认为对话的平等惠顾具有强制性,不如“对空言说”的撒播来得宽容(彼得斯,2017)。西比尔·克莱默也提出了类似的观点。她区分了传播的爱欲模式和信使模式,并指出:爱欲模式要求沟通个体之间消除差异,实现融合;信使模式则将沟通理解为双方保留和尊重差异,建立联系。克莱默认为沟通仿佛“双人舞”:“舞伴之间会偶尔接触,但更重要且必不可少的是双方之间的信任”(Krämer,2015:74)。彼得斯和克莱默被视为“传播理论中的列维纳斯”。列维纳斯认为人际沟通如果一味追求融合就犯了“同一性之帝国主义”的错误(Levinas,2007:59)。他用“邻居—陌生人”这一概念来描述沟通主体之间总是存在的若即若离的距离。罗杰·西尔弗斯通(Silverstone,2003)则提出了“适切距离”(proper distance)概念——对他者既保持足够的距离以能区分出我和他者,但同时又能与之保持一定的接近度,激发我们对他者的关心。
ChatGPT显然是赫然出现在人类家门口的新他者,但对它我们还缺少理解和宽容。例如,著名语言学家乔姆斯基一方面认为ChatGPT不具备人类的智慧,另一方面又以人类的标准来要求它(乔姆斯基,2023)。但是,从图灵测试到20世纪60年代的海豚研究[5]都显示出,以人类为尺度来评价机器(人工智能)既不客观也不公允。我们为什么一定要机器像人类一样说话、思考和写作呢?这与我们要求女性、孩子、少数群体、异文化他者、宠物、海豚、章鱼、乌贼和植物等也要像我们一样沟通和思考一样没有必要、霸道和荒唐。非人类存在难道就不可能具有创造性?它固然与我们存在差异,但这种差异难道就不能成为创造性的源泉,不能与我们合作,不值得我们去倾听和学习?
人类是整个大系统(生态的、技术的、气候的、社会的和政治的系统)的一部分。人类自身的出现和发展从来就在与非人类他者合作——包括有机物(比如我们胃中的细菌在影响我们的精神状态)和非有机物(例如前述各种“延伸的心灵”),只不过我们在大多数情况下都对它们予以忽视。人类的文化创造也并非是由形单影只的艺术家独立创造的结果——“作者已死”的说法是对这一事实的极端表达。未来,随着人类对外部世界知识的增加,我们会越来越多地惊异于机器、动物、植物和细菌的“智能”——它们会让作为“万物之灵”的人类智能显得有些狭隘和奇怪,此时也似乎有必要调整视人类为“占据金字塔顶端的唯一创造者”的启蒙价值观了。
总结而言,正如列维纳斯、彼得斯和克莱默所指出的,沟通不是一个语义是否清晰或技术是否强大的问题,而首先是一个道德和政治问题。在与“他者”ChatGPT的沟通中,发挥积极作用的是接收者人类用户,而不是发送者ChatGPT。如果我们对ChatGPT保持宽容和开放,并负责任地与它建立一种共同创作和共同演进的关系,我们对“何为人性”以及“何为人的创造性”也会有全新的认识。
五、结语:“毒药—解药”,ChatGPT
我们都对柏拉图在《斐德罗》(Phaedrus)中的这个故事很熟悉:特乌斯神(Theuth)将他的发明献给埃及王塔姆斯(Thamus),并说:“国王啊,这项发明是记忆和智慧之药(pharmakon),它将使埃及人更聪明,并改善他们的记忆力。”但塔姆斯说:
“特乌斯啊,你的发明会让使用者更容易忘记。他们相信文字,但文字却在身体之外由字母组成,他们因此不再使用自己的记忆。你发明了的不是记忆的灵丹妙药,而是提醒的灵丹妙药。他们将在没有指导的情况下阅读很多东西,似乎知道很多事情,但他们大部分时间是无知和难以相处的,因为他们没有智慧,而只是显得有智慧。”(彼得斯,2017:68)
在希腊文中,pharmakon一词具有两面性,既指良药、解药(remedy),也指毒药(poison),也就是说“是药三分毒”(孟强,2022)。通过这则故事,柏拉图形象地表达了对书写的批评态度:它作为人的“延伸的心灵”,是药,能帮助记忆,但也会导致遗忘、背离真理。柏拉图生活在从口语时代过渡到书写时代的关键时刻,他是一个崇尚书写理性的人,但又对即将逝去的口语时代充满温情和不舍,充满矛盾(翁,2008:61)。
在中国,公元1048年,毕昇发明了泥活字印刷术。到12世纪朱熹生活的时代,他的世界里已经充满了书,他自己也是书籍的生产者,编撰了20多部书,其中《四书集注》尤为著名。他对读书很有洞见,留下了许多如何读书的名言。但他也因生活在一个书籍如山如海的“注意力分散时代”而充满矛盾,感叹“书册埋首何日了,不如抛却去寻春”。到21世纪,谷歌和智能手机给我们带来了很多便利,但也被人批评为“让我们变得愚蠢”或“破坏了我们的大脑”(Carr,2008)。
麦克卢汉认为媒介对人体而言既是延伸也是切除。约翰·彼得斯指出交流(communication/communications)“既是桥梁又是沟壑”。贝尔纳·斯蒂格勒则清晰地指出:
“我有一种毒药—解药(pharmacological)的思维方式:一个事物越能唤起我的兴奋和热情——也许是狂热——我就越担心这个事物的危险。因为我相信,任何催生了最有趣的话语的东西、任何最慷慨的东西,同时也产生了最可怕的和最不人道的结果。”(Stiegler,2010:471)
这说明了人类和其“延伸的心灵”(媒介)之间的复杂关系——延伸和截肢、对话和撒播、自我和他者……
斯蒂格勒的老师雅克·德里达从药理学上对柏拉图的矛盾书写观提出了批评。他一语中的地指出:“书写作为助忆并非回忆的替代,而是构成了回忆的条件。”(Stiegler,2013:17)显然,德里达和特乌斯一样,认为文字作为新媒体是对记忆的帮助和提升——它不是记忆本身,并不能代替记忆,而是帮助我们寻回记忆的条件和手段。类似的,我认为,ChatGPT作为基于书写的人工智能,既可以是人类记忆和书写能力的替代,也可以是其增强的条件和手段。它最终为何,恰如沟通中的意义(meaning),不取决于作为传播者的ChatGPT,而且取决于作为接收者的我们。最后,如果我们对“ChatGPT是将提升还是终结人类的写作”这一问题尚存疑,至少有一个先例可供参考:诞生于19世纪初的摄影术并没有终结绘画(马文嘉,2022),摄影术与绘画在不断相互借鉴和磨合中各自找到了自己的生态位,实现了各美其美,美美与共。
注释
[1] 一般说法常常将“字母”(alphabet)与“文字”(script)混用,将“字母”与“书写”(writing)混用。
[2] 事实上,在中文和日文中,“文明”这个词就是“用书写/文本去开化,以达到阐明和照明的效果”的意思,因此它比其拉丁语对等词civilis更有力地强调了书写与文明之间的源流关系。
[3] 19世纪中期,英美社会招魂术和通灵术流行时出现的一种与鬼魂对话的工具,后成为室内游戏。“灵应”(Ouija)是法语或德语两个词ou和ya的拼合,为“正是!”(Oh yeh!)的意思。
[4] 后人类主义(post-humanism)分为包括转人类主义(tans-humanism)和窄义的后人类主义(posthumanism)。前者用技术增强人类现有的身体功能,后者指完全抛弃人类身体,将大脑上传到网络,或者将其下载到实体机器人中。
[5] 1960年代,美国研究了海豚的沟通。研究人员花了数年时间试图通过改造海豚的气孔让它们发出近似人类英语的声音,目的是想证明他们可以像人类一样说话,进而证明他们也有人类一样的智慧。但海豚本身已经有自己的高度复杂和具有创造性的语言,只是和我们人类的语言不一样,研究者以人类为中心,一厢情愿地要改造海豚,让它们更像人类,结果研究完全失败。
来源:新闻大学
编辑:洪韵
沙发
 楼主| 发表于 2018-12-17 23:17:32 | 只看该作者
【案例】

你所未知的人工智能应用领域
理查德·格雷(Richard Gray)
·       2017年9月 27日
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对有些人来说,人工智能和机器人技术的普及对我们的隐私、工作甚至人身安全构成了威胁,因为越来越多的任务不是由人脑,而是由硅脑来执行。
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今天的"大构想"(GrandIdeas)系列中,BBC"FutureNow"专栏将对已经开始应用于解决世界上最棘手、最危险的一些问题的尖端AI和自动化技术进行了盘点,这些问题包括了疾病防治到应对暴力。
卡内基梅隆大学机器人教授金出武雄(TakeoKanade)说:"我们不应该把 AI 视为与人类竞争的东西,而应该看作是可以增强我们自身能力的东西。"这是因为 AI 不仅能做好单调乏味的工作,还能够识别出模式,这种能力甚至远远超过了人类。
它可能会在21 世纪帮助保护我们的安全。
防治传染病
对于全球数十亿人来说,在耳边嗡嗡作响的蚊子不仅会叮咬人们带来令人恼怒的疼或痒,它们还可能带来疾病甚至致命。特别是已经从非洲传播到几乎所有热带和亚热带地区的埃及伊蚊(Aedesaegypti),它们携带登革热(Dengue fever)、黄热病、寨卡(Zika)以及基孔肯雅热(chikungunya,一种导致严重关节痛的病毒)等病毒。在全球 128 个国家和地区,每年仅登革热就会感染 3.9 亿人。
来自多米尼加共和国的计算机工程师雷尼尔·马洛尔(Rainier Mallol)说:"这些蚊子就像小恶魔。"多米尼加共和国是寨卡病毒爆发热点地区。与来自马来西亚(另一个热点)的医学博士达西·拉贾(Dhesi Raja)一起,马洛尔两人开发出一套 AI 算法,能够预测疫情最有可能发生的地方。
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Image copyright[size=0.875]MICROSOFTImage caption微软的 Project Premonition 项目使用无人机寻找寨卡病毒爆发的热点地区,然后捕捉它们以寻找病原体(图片来源:MicrioSoft)
他们的医学流行病学(Aime)AI 系统可以将所有当地医院新报告的登革热病例出现的时间和地点与包括风向、湿度、温度、人口密度、住房类型等在内的274 个可变因素结合起来。"这些因素都是确定蚊子如何传播的因素," 马洛尔解释道。
到目前为止,在马来西亚和巴西的试点表明,这套系统可以提前三个月准确预测疫情爆发,准确率达到88% 左右。此外,该系统还可以帮助查明疫情中心及其400 米范围内的情况,从而使公共卫生官员能够及早利用杀虫剂进行干预,以防蚊虫对当地居民进行叮咬。
Aime 系统也被用于帮助预测寨卡和基孔肯亚热病毒疫情爆发。大型科技公司也在追求自己的宏伟构想:例如,微软的Project Premonition 项目使用无人机定位蚊子的热点地区,并利用机器人二氧化碳和光捕捉器来收集蚊子样本,包括蚊子以及它们咬过的动物的DNA,然后通过机器学习算法进行分析,从而找到病原体。这些算法能够从大量的数据中识别出模式,而且会变得越来越精确和强大。
应对枪械暴力
去年,美国有15,000 人死于枪械暴力,美国也是发达国家中枪械暴力发生率最高的国家。为了解决持续不断的枪击和枪械犯罪问题,许多城市正在试图通过科技寻找解决办法。
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Image copyright[size=0.875]SHOTSPOTTERImage caption人工智能可以追踪枪声,并帮助急救人员和执法人员在大规模枪击扩散之前予以阻止(图片来源:ShotSpotter)
有一种自动化系统可以用传感器阵列监听枪声,然后精确定位枪声所在的位置,并在45 秒内向相关机构发出警报。这种名为ShotSpotter 系统需要配备大量声音传感器以探测枪械独特的声响,利用其到达每个传感器的时间,通过算法来定位枪击位置,误差在25米之内。
机器学习技术被用来确定声音是否为枪击声,并计算出它们的数量,以帮助警方确定他们要对付的是独行枪手还是有多名行凶者,以及他们是否在使用自动武器。
目前有90 个城市(多在美国,部分在南非和南美)正在使用ShotSpotter 系统。美国 9 所大学校园也部署了较小的 ShotSpotter 系统,以应对最近频发的校园枪击事件。而且美国特勤局已将其安装在白宫内。
但 ShotSpotter公司首席执行官拉尔夫·克拉克(RalphClark)认为,该系统未来的用途不仅仅是简单地应对突发事件。
他表示:"我们迫切希望看到,我们的数据如何能够提供更多的预警信息。机器学习可以把它与天气、交通数据、财产犯罪数据结合起来,从而向巡逻警察更准确地通报消息。"
预防饥荒
全世界目前大约有8 亿人依靠木薯根作为主要碳水化合物(为人体提供热能的主要营养素)的来源。这种淀粉类蔬菜与山药相似,经常被人像土豆那样食用,但也可以磨成粉做面包和蛋糕。它能在其他农作物没法生长的地方种植,这使它成为世界上第六大粮食作物。但是这种木本灌木极易受到疾病和害虫的侵害,可以让整片田地都颗粒无收。
位于乌干达坎帕拉(Kampala)马凯雷雷大学(Makerere University)的研究人员与植物病专家合作开发了一套旨在打击木薯疾病的自动化系统。Mcrops项目允许当地农民使用便宜的智能手机拍摄植物,并使用经过训练的计算机视觉来发现造成木薯作物损害的四种主要疾病的迹象。
计算机技术研究员欧内斯特·姆贝泽(Ernest Mwebaze)是这个项目的带头人,他解释说:"这些疾病真的很难识别,需要采取不同的行动根治。我们正在为农民提供'口袋中的专家',以便让他们知道自己是否需要为作物喷药,或者完全毁掉这批作物以便种植其他作物。"
该系统诊断木薯疾病的准确率目前高达88%。以前,农民必须打电话给政府雇佣的专家来他们的农场查明疾病,这可能需要几天甚至几周的时间,而虫害在此期间可能已经大范围扩散。
MCrops 还利用上传到网上的图片来寻找疾病暴发的模式,这可以让官员们阻止可能导致饥荒的流行病。姆贝泽和他的同事们希望利用这项技术来研究香蕉疾病,并开发自动检测其他作物害虫的系统。
抗击癌症和失明
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Image copyright[size=0.875]DEEPMINDImage caption谷歌 DeepMind 可以通过利用机器学习识别病人人体组织内的健康区域来帮助医生提供癌症治疗方案(图片来源:DeepMind)
全世界每年有 880 万人死于癌症,另有1400 万人被诊断出患有某种癌症。尽早发现癌症能够极大地提高患者的生存机会,并降低复发的风险。筛查是早期发现癌症的关键方法之一,但通过扫描和其他方法检测结果费时费力。
不过,谷歌母公司Alphabet 旗下 AI 子公司 DeepMind 和 IBM 都在应用自己的AI 技术来解决这个问题。DeepMind 与伦敦大学学院医院的英国国家卫生署(NationalHealth Service)医生合作,通过识别头部和颈部肿瘤中的健康组织区域,来训练其AI 帮助制定治疗癌症的方法。此外,该公司还与伦敦Moorfields 眼科医院合作,在眼部扫描中识别失明的早期迹象。
DeepMind Health 的临床主管多米尼克·金(DominicKing)说:"我们的算法能够在扫描中解释视觉信息。这个系统学会如何识别潜在的问题,以及如何向临床医生推荐正确的行动。现在我们对结果发表评论还为时过早,但早期的迹象非常令人鼓舞。"
金指出,通过筛选扫描图像,并优先考虑那些临床医生最迫切需要的信息,AI技术可以帮助医生更快地识别和判定病例。
IBM 最近宣布,WatsonAI 可以分析图像,并评估病人的诊断书,从而准确地识别出肿瘤病例,准确率高达96%。世界各地 55 家医院的医生正在对该系统进行测试,以帮助诊断乳腺癌、肺癌、结肠癌、宫颈癌、卵巢癌、胃癌以及前列腺癌。
控制电力应用
目前关于气候变化是否导致了美国历史上两场连续灾难性飓风的争论不断升温,那么我们如何才能最大限度地利用清洁、可再生能源来防止对气候模式造成进一步的负面影响?
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Image copyright[size=0.875]GETTY IMAGESImage captionAI可以实时监控能源需求和生产-从而帮助我们更明智地使用能源、遏制污染以及减少有害气体的排放(图片来源:Getty Images)
世界各地的人们越来越依赖可再生能源来应对气候变化和化石燃料造成的污染,而平衡电力供应的任务变得越来越艰难。智能电表(如可自动记录使用情况的数字能源监视器)的普及,也提供了比以往任何时候都更多的数据,用来说明消费者使用能源的方式和时间。仅欧盟就计划到2020 年在家庭中安装 5 亿个智能电表。
爱丁堡赫里瓦特大学(HeriotWatt University)智能系统助理教授瓦伦丁·罗布(Valentin Robu)表示:"对人类操作者来说,管理所有这些事情是不可能的,尤其考虑到这些事情要求的反应时间通常只有几秒钟。"罗布一直在与英国的初创公司 Upside Energy 合作,开发管理电网的新方法。
他们正在开发机器学习算法,以实时监控能源生产和需求。这样做有什么意义?在平峰时间,能源可以储存起来,然后在高峰的时候释放。随着人们家里的电动汽车和电池越来越普及,这项技术可以利用这些设备储存能源,并消除可再生电力供应不稳定的问题。
罗布还表示,AI可以在更基础的层面上使用,以帮助减少这些设备对电网的需求。例如,电冰箱可以通过AI 远程控制,只有在电网需求较低的时候它们才会开启制冷功能。
请访问 BBC Future 阅读 英文原文
https://www.bbc.com/ukchina/simp/vert-fut-41415842

板凳
 楼主| 发表于 2018-12-17 23:19:03 | 只看该作者
【案例】

人工智能:机器人的科幻版vs现实版
  • [size=0.75]2017年 5月 3日






图片版权THINKSTOCKImage caption[size=0.75]机器人越来越像真人,人工智能也越来越逼近甚至超越人类智能。AI时代已经到来?
人类发明创造了机器人,机器人进化到智能超过自己的创造者,不甘屈居次等地位,遂起来反叛,人和机器大战,雷鸣电闪,血肉横飞,最后地球仍属于人类。好莱坞早就讲过这个故事,还有不同版本。
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但是,说到人工智能(Artificial intelligence, AI),今天仍有不少人觉得很新潮、高端。其实,机器人就是装备了人工智能的机器。
AI这个词最早诞生于1950年代,指的是制造智能型机械的科技。近年来这方面发展迅猛,仿人形机器人被认为是人工智能的终极体现。
就像科幻电影里那样?
现在,酒店和工厂里已经有机器人和人一起上班,无人驾驶汽车也已经上路测试,无人机开始送货服务,股票交易所的”中枢神经“是AI引擎,购物网亚马逊和网络电视Netflix用AI分析用户消费心理和习惯,据此推荐相应商品、书籍、影视,或者向广告商提建议,还有智能手机和iPad里的“私人助理”。
经过60多年的磨砺,人类社会似乎真的要进入AI时代了。
在智能和人工智能并存变成每个人的日常之前,先来看看银幕上的虚构角色和现实版的AI。
图片版权ALAMY/IBMImage caption[size=0.75]《2001漫游太空》里的反派角色哈尔(Hal)和当今世界智力超人的电脑沃森(Watson)。全知全能的机器人
《2001太空漫游》(2001: A Space Odyssey),斯坦利·库布里克执导的美国科幻片,1968年上映。
这部影片的主角,哈尔(Hal),或许是迄今为止最著名的AI反角。它的设计使命是掌控“探索一号”宇宙飞船的控制系统,还要跟飞船上的人员互动。但是,它很快就把人类撇在一边,开始了自己的使命。
Hal实际上是指启发式编程算法计算机(Heuristically Programmed Algorithmic Computer)。
银幕下的世界里,跟它最接近的要数IBM的沃森(Watson)。沃森是一台超级电脑,懂得自然语言,几秒钟就能阅读数百万份文件。
2011年,沃森参加美国电视智力竞赛节目《危险边缘》(Jeopardy!),击败了当时世界上最优秀的两名选手。
跟电影里的哈尔不一样,沃森与人类关系和谐,在很多领域携手共进:
  • 在可口可乐、P&G之类跨国大公司的研发部门协助人类开发新产品;
  • 为美国十几家医院提供服务,帮助病理学专家开发癌症新疗法;
  • 融入一款恐龙玩具的电脑配置,让孩子们尝试体验跟AI交流沟通-孩子们可以问恐龙问题,沃森藏在恐龙体内帮助它回答这些问题;
图片版权ALAMY AND BOSTON DYNAMICSImage caption[size=0.75]电影里的“终结者”杀手机器人和波士顿动力(Boston Dynamics)公司开发的搜救机器人Atlas机器杀手
T-800是科幻片《终结者》(Terminator)里的杀手机器人,AI系统Skynet给它编的程序是去执行灭绝人类的杀手任务,这个AI控制了地球上的电脑中枢系统,它的目标是摧毁地球人类。
迄今为止,现实中还没有一款AI系统具有自我意识功能;现有AI的编程都是帮助人类实现某种任务的功能。一个例外是军用机器人。这种机器人要上战场,需要适应战场上的现实,辅助战士执行任务。
美国军方正在研发各种智能装备,比如让士兵具有超人般的力量,或者能眼观六路耳听八方,或者能帮助他们在战场做出更好的决策。
现在没有终结者那样的机器杀手。但是,美国波士顿Boston Dynamics公司开发的搜救机器人已经入使用。
图片版权ALAMY AND SOFTTBANKImage caption[size=0.75]《星球大战》里的机器人C-3PO(左),日本软银公司研制的机器人“胡椒”2015年投放市场助手和伴侣
C-3PO 是电影《星球大战》里的机器人,存在的目的是服伺、辅佐人类,据称擅长六百万种沟通交流方式。他的主要职责范围是礼仪、习俗和翻译,以便不同文化之间的交流能较顺畅地进行。
在现实世界里,这类助手伴侣式机器人已经开始蓄势待发。
日本软银公司开发的“胡椒”2015年夏季投放市场,几乎立刻售罄。
据称它能识辨人类的情绪和情感变化。如果主人回家时愁眉苦脸,不开心,它就会建议听听音乐。
这种“察言观色”的能力,它是通过看海量的人类面部表情视频学会的。
图片版权REX AND IROBOTImage caption[size=0.75]Wall_E 和 Roomba清洁工机器人
Wall-E 是迪斯尼同名影片里的角色,它在电影里的任务是在人类离开地球后打扫清理这个星球。
现实版的清洁工机器人当然不需要承担那么宏大的任务,但同样能够替人类打扫卫生而显得可爱的机器已经诞生,就是智能吸尘器。
现在市面上最有名的牌子就是iRobot公司出品的Roomba;截至2014年2月,已经卖出1千万个。它自带感应装置,按编好的程序在屋里各处吸尘,完工后乖巧地回到大本营充电。
有传闻说一些用户对它产生了情感依恋,就像对宠物一样,带着它们一起去度假。
图片版权ALAMY AND ATR HIROSHI ISHIGURO LABImage caption[size=0.75]科幻片 Ex-Machina里的机器人女主角埃娃,现实世界里日本机器人专家石黑浩跟以自己为原型制作的仿真机器人仿真机器人
埃娃(Ava)是2015年科幻片 Ex-Machina里的机器人,具有真人般的躯体。这个虚构的机器人堪称AI的终极版本。
她(它)看上去就是一个真人,能跟人谈论任何话题,能表达跟人类的共鸣、同感。然而,埃娃又确实是“人工智能机器”,有自己的只属于机器人族群的计划和谋略。
而这也正是最令人类害怕的AI。
现实中,埃娃那种真人外形、智能超人的机器人还没有出现,但确实有一些这方面的尝试。
日本机器人专家石黑浩按自己的外形容貌仿制了一款机器人,取名Geminoid,用来研究人-机互动。
他的仿真机器人用硅胶作皮肤,但更逼真的的版本或许指日可待:已经有生物工程技术公司和化妆品公司合作,用3D打印机“打印”出人类皮肤。
软件公司IPsoft开发了一款虚拟助手,取名阿米莉亚(Amelia),目前还在虚拟空间飘着,但公司首席执行官杜贝教授坚信,几年之内,AI就将与机器结合,生成仿真机器人;届时,阿米莉亚将走出虚拟时空,踏入现实人世,酷似真人。
像电影里的埃娃那样?

https://www.bbc.com/zhongwen/simp/science-39793434


地板
 楼主| 发表于 2018-12-17 23:21:26 | 只看该作者
【案例】

BBC到路透社 人工智能怎么做新闻
·       2018年9月 26日
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file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image002.jpg图片版权GETTY IMAGES
从人工智能进驻新闻机构,写稿机器人交出球赛、股市新闻稿,到机器人抢独家新闻,前后不过三、四年时间。
刚开始记者们半开玩笑地表示担心机器人会抢走自己的饭碗,后来大家热议机器人写的足球赛新闻比人写的差距多大,再后来,到了现在,关于AI的关注又变了。
人工智能将如何拓展、重塑新闻采编制作流程中的哪些环节?以前有哪些难以想象或不可能的设想借助AI的威力而成为可能?又有哪些环节确实可以而且正在取代人工?
AI在新闻编辑室可以发挥什么作用,这是个自由放飞想象力的话题。
抢独家
人工智能跟人类争普利策奖?其实1988年就发生了。《大西洋月刊》记者比尔·戴德曼(Bill Dedman)在电脑帮助下检索梳理了海量的住房按揭数据,写出系列报道揭露这一行的隐形种族歧视,作品获当年普利策奖。当然,这可以算作机器夺奖。
机器跟人抢独家新闻?这事4年前有人预言过:会编程的记者将能抢先报出独家新闻,抢头条。
机器人工程师约翰·基弗(JohnKeefe)今年1月在哈佛大学尼曼新闻实验室(Nieman Lab)2018行业预测中断言,这件事今年就会发生。他说,记者将运用AI抢得独家新闻。
这跟机器人写足球、财经消息不同。那更多是数据分析整理,然后用自然语言程序组合成文。抢独家消息是通过机器学习技术识别、发掘出人类单凭自己的大脑难以捕捉到的重要事实和真相。
至于未来的媒体编辑室是否由AI主宰,或者人类和机器联合执掌,现在难有定论。
可以肯定的是,适用于工农业生产的逻辑在相当程度上同样适用于媒体内容生成:搜集资料、整理数据、核查事实、版面校对等,这些工序能够也肯定会大部分交给AI,编辑记者可以更集中心智用于创意、创新。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image004.jpg图片版权TWITTERImage caption特朗普总统的推特帐号上不全是他亲自发的,人工智能可以识别。
人算不如机器算
人机合作已有先行者探路。美国《大西洋月刊》记者麦吉尔(AndrewMcGill)把一项枯燥而至关重要的任务交给了机器人助手,@TrumpOrNot,让它分辨美国总统特朗普的推特帐号下哪些是他本人发的,哪些是手下人代劳的。
这个助手利用机器学习和自然语言处理技术,把特朗普新发的推特文字跟数据库中的文档资料对比,然后做出比较肯定的判断。
麦吉尔在2017年3月发表了自己的实验结果时写道:
“机器算法找到的那些最有助于分辨一则推特讯息出自特朗普之手还是工作人员之手的线索,真的很有意思。大部分不是文字,而是特别的拼写和标点符号。”
比如,特朗普发的推特更频繁出现自己的推特名“@realDonaldTrump”,更喜欢用“媒体”这个词,但显然不爱用“#”,而手下代发的推特讯息里这个符号更多。
麦吉尔承认自己这个助手的知识库需要不断更新,尤其是作为识辨指标的关键词、习惯和特点。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image006.jpg图片版权ANGELA WEISS/AFP/GETTYImage caption《纽约时报》大楼里确实正在发生机器抢人饭碗的事。
AI进驻媒体
专注于人工智能领域发展的科技网站TechEmergence对人工智能在几家主要西方媒体的应用做了梳理,勾画机器人进驻编辑室趋势的一个截面。
§  BBC新闻实验室:语义辨识
BBC的人工智能机器人叫Juicer ("榨汁机")。它的任务是把海量的数据,包括每天的新闻、专题报道、视频、其他媒体的消息、政府部门和互联网信息, 等等,用一种聪明智慧的方式联结起来,既方便调用,又有内在智慧逻辑。
"榨汁机"2012年上岗,每天吸进来自850个新闻机构的RSS信息推送,整合处理数据,把BBC和其他媒体的新闻报道分拣出来,然后贴上相应的语义标注,分成4类归档:组织机构、地点、人物、事物。
这样,记者要查找有关特朗普总统的最新消息,或者AI领域动态的信息,"榨汁机"就会迅速上网搜索,然后给出一个相关内容的清单。
这还比较枯燥。不久的将来,"榨汁机"的功能提高后,还会更贴心,读者鼠标在某个字词上停留兜圈片刻,它就能生成一个弹出窗口,提供相应的信息。作为电视广播媒体,BBC还在训练它在视频环境下弹出相关的信息。
§  《纽约时报》:语义辨识和评论区管理
2015年,《纽约时报》大楼内来了个名叫“编辑”(Editor)的AI。它的任务是简化记者编辑的工作流程。记者写稿时可以用标签来标明关键词、标题或主题。随着时间推移,数据积累到一定程度后,机器编辑就能自动识别这些标签的语义,找到一段文字中最关键的部分。这样,记者查资料或核对事实就很便捷,人物、地点、事件、时间,分门别类,井然有序。
人工智能在那儿的另一项任务是管理读者评论区。它将来可能要承担的是目前共有14个人负责的工作,主要是每天分拣查阅11,000条读者评论。该报开设评论区功能的文章只占10%,如果用AI机器管理,则可以有更多文章开放评论区,强化互动,并节省开支。这个软件叫PerspectiveAPI,可以迅速分拣整理读者评论,使读者更容易检索到自己感兴趣的评论并展开讨论,或者避开无聊的撒泼耍浑式留言。
这是机器抢人饭碗的一个例子。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image008.jpg图片版权DAVID DAVIES/PAImage caption2016年里约奥运,《华盛顿邮报》的机器人记者包揽了大量数据密集型报道。
§  《华盛顿邮报》:自动化新闻写作
“自动化新闻”(AutomatedJournalism)也称“机器人新闻写作”,使用的写稿软件是Heliograf。2016年里约奥运会上初次上场。它对源源不断的数据分析整理后,把信息跟事先定制的新闻模板里的对应词句配对,然后组成新闻稿,发表在不同的平台。要是发现数据里有异常,它还会提醒记者注意。也就是说,整个里约奥运会期间,写稿机器人承担了大量有关比分和奖牌数的实时报道,记者则可以更多采写其他内容。
新闻自动化有两层含义,一是数量,二是目标定制。
比如关于英国脱欧,机器人写手可以生成面向英国读者、中国读者或其他国际读者群的不同版本;关于股市动态的报道,可能会有一段专门为你订制:大盘总体向上,但你上周要是没有卖那些IBM股票,那你的投资组合资产今天会有这么多。
换句话说,机器人可以在万里之外写出比本地记者更接地气的新闻报道,或者把一条枯燥乏味的消息变成热搜榜上人人关注的新闻。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image010.jpg图片版权GETTY IMAGESImagecaption算法和机器学习在各行各业的应用进展迅猛,新闻媒体业也不例外。
§  路透社:数据视觉化
路透社2016年跟语义辨识技术公司Graphiq合作,研发智能型的新闻发表软件,自带自由互动数据视觉化功能,涵盖范围宽泛多样,包括娱乐、体育和新闻等。这个发表软件可以在路透社开放媒体快捷平台调取数据。这些数据嵌入发表器网站后,数据世界化程序会实时更新。
§  美联社:语义辨识、人工智能分析、自动化新闻
"自动化洞见"的另一个客户是美联社。早在2013年,美联社就开始运用人工智能来处理体育和财经数据,生成新闻稿。现在美联社的机器人叫NewsWhip,负责追踪、预测社交媒体平台上的趋势。除了跟踪新闻报道,它还可以向记者提供实时或历史时段的分析结果。有了这个助手,新闻稿的数据准确性提高,错误减少,记者编辑对新闻时事的把脉更精准。
美联社没有用人工智能来撰写长篇政治评论文章,但在用一款名叫Wordsmith的机器人来把盈利数据转换成财经新闻。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image012.jpgImage caption机器人就隐身在电脑里。BBC的人工智能在数据库里纵横捭阖,整合海量的文字和音像资料。
§  Quartz数码新闻:聊天机器人媒体界面
关键词:聊天、自然语言处理、新闻、话题。Quartz2016年获得一笔资金设立机器人实验室,为记者们开发各种自动化工具。这是对新闻媒体行业大趋势的一种反应:新闻不但从纸面转到桌面电脑、手提电脑、手机,不久的将来还将通过物联网进入家庭和私人座驾。
简而言之,就是通过聊天、语音和其他新颖渠道来实现人机互动。这个尝试还在婴儿阶段,但已经可以看出端倪。用户输入问题和要求,比如新闻事件、人物或地点,聊天机器人根据自己的理解提供相关的内容。
Quartz的目标是开发出能够跟所有媒体平台流畅互动的机器人和人工智能。目前还没有最后确定下一步怎么走,但正在考虑的一些设想里包括一款编辑室机器人,帮助记者为新媒体空间编写新闻、生成数据。
英国《卫报》也引入聊天机器人,2016年在脸书帐户上亮相,主要工作是帮助读者选择阅读的版本、新闻推送时间,并负责推送;这职责明细看来跟客服比较相似。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image014.jpg图片版权GETTY IMAGESImage caption机器有人力不及之处,也有不及人脑之处。
在中国写稿
自2015年腾讯财经频道开中国机器人写稿先河以来,不少媒体人发现多了个机器人“同事”。
2015 -
§  腾讯财经:9月10日发表了Dreamwriter新闻写作机器人编写的经济消息(《8月CPI涨2%,创12个月新高》)。
§  新华社:“快笔小新”11月开始为体育部、经济信息部和《中国证券报》写体育赛事及财经消息稿件。
2016 -
§  网媒今日头条:“小明”(xiaomingbot)在2016年里约奥运会期间每天写30多篇赛事简讯和赛场报道;
§  《钱江晚报》:微软旗下人工智能机器人“微软小冰”上岗,在“浙江24小时”APP中开设“小冰机器人”专栏;
2017 -
§  《南方都市报》和凯迪网:与北京大学计算机科学技术研究所联合成立智媒体实验室,推出写稿机器人“小南”;
§  《华西都市报》:机器人“小冰”开设专栏“小冰的诗”,独家发布新作《全世界就在那里》(外二首);
§  《广州日报》:中国全国人大和政协两会期间,写稿机器人“阿同”、“阿乐”写出了政府工作报告热词分析、外交部部长记者会热点问题分析等多篇报道,还回复了公众关于两会知识的提问;
§  《人民日报》:人工智能、语音机器人“小融”在春节期间上岗,在人民网和其他社交媒体平台与网友互动;
除了这些隐形的AI写稿程序之外,也有更全能、具备机器人形状的AI记者,如新华社的“i思”、《深圳特区报》的“读特”、浙江卫视的“小聪”和香港大公文汇传媒集团的“小宝”,可以出去采访和录制广播电视节目。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image016.jpg图片版权GETTY IMAGES
取长补短
也许,未来比较合乎逻辑的延伸方向是人和机器各自扬长避短。机器人不以优美的文笔跟人竞争,而是在人的脑力无法企及的地方取胜,比如把一条重大讯息写成几篇视角独到、见解深刻、分析精辟的报道,而且能够迅速把这几篇文稿个性化,生成数十万个针对不同受众的版本。
AI在各地的编辑室里的职务明细正在不断变化,从数据收集、整理和分析、交叉查证核实,到写稿、创作、编辑,再到重新定义新闻传媒专业和行业,速度令人目眩。
新事物难免冲击现状,带来新问题,试管婴儿、克隆、基因编辑,无不在某些方面挑战人类社会伦理。AI也不例外。这是另一篇文章的话题。
https://www.bbc.com/zhongwen/simp/science-45591003

5#
 楼主| 发表于 2018-12-17 23:22:00 | 只看该作者
【案例】

机器人都能写新闻 记者们真要失业了吗?
·       2018年1月 30日
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file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image002.jpg图片版权GETTY IMAGESImage caption机器人新闻很快将成为新常态?
机器人跟记者并肩工作,写新闻,已经是一些媒体机构的现实。有些体育消息,如果不加作者名字,几乎可以"以假乱真"
"机器人新闻"- 不是关于机器人的新闻,而是机器人做的新闻 - 在人类世界普及的速度超出了很多人的想象。
对于此刻正在电脑前写稿的记者们来说,似乎饭碗受到威胁,形势不太妙。
编辑室同事
美联社的一套电脑系统已经能够从大量数据中筛选出新闻线索,编成新闻文稿;其中一部分混在记者写的稿件里一同电邮给报刊客户,而且不少还不加润色就被报纸采用了。
中国的新华社正在重组,以便让人工智能更深更广地融入编辑室工作。
《洛杉矶时报》自2014年就开始发布根据官方数据生成的地震预警消息。《华盛顿邮报》去年宣布将派机器人报道美国高中生足球赛。
机器人进入新闻编辑室,正值全球纸媒面临发行量下降和广告向线上转移的双重冲击。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image004.jpg图片版权SHUTTERSTOCKImagecaptionAutomatedstories are becoming more prevalent, but at what cost?
在越来越多的行业,机器人都被视为人工劳动力的潜在替代,而且成本更低。一种预测说,到2030年,机器人将从人类手里夺走8亿个工作。但在新闻领域,它们能夺走的百分比有多少?
根据美联社的试验,目前阶段机器基本上只负责在海量数据中搜索有用信息,但美国的线上线下媒体提供的内容,越来越多出自机器。
2017年,设在牛津大学的路透社新闻研究院做的一项研究发现,欧洲各地的媒体每月发表成千上万篇机器自动生成的新闻,主要是迅速发布公众感兴趣的数据,比如选举结果和经济数据。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image006.jpg图片版权GETTY IMAGES
荷兰一家通讯社在用机器更新写给未成年人看的新闻稿,使用的语言较简单。
迄今为止,已经上岗的机器人"头脑"比较简单。当然,在机器人世界,这种状况不会持续很久。
中国的腾讯最近亮相的一套系统可以自动写作一篇完整的演讲稿。
新闻网站Quartz的执行总编扎克·塞沃德(Zach Seward)曾用类似的系统写了一篇在大会发言稿,据说他对文稿很满意。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image008.jpg图片版权GETTY IMAGESImage caption机器人,或新闻软件,将加入这些传统的记者工具?
但核心本领夺不走
然而,写稿只是记者工作的一部分。机器能就特定话题做电话采访吗?能写出有文采、直抵人心的报道吗?
技术上这是可能的,可以事先把问题拟好,让机器打电话采访。但编辑是否愿意这么安排则是另一个问题。
不过,更靠谱的判断是,机器人或软件将很快成为记者们手里的一个工具,用来搜寻新闻线索或生成内容。
这枚硬币的另一面,是工具被滥用。
在新闻和社交媒体行业,机器被用来生成和传播假新闻,也已经跟"机器手点赞"、“僵尸粉丝团”之类传统利用一样,成为一个现实而紧迫的问题。
社交媒体上已经出现这种迹象。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image010.jpg图片版权GETTY IMAGES
不过,机器有机器的特长
需要声明,BBC目前还没有采用机器生成的故事,但BBC的新闻实验室正在研究让机器承担部分新闻采编和制作,包括听写采访文稿、检索公共数据找线索。
不过,记者的核心职责是从采集到的数据和信息中筛选、掂量、分析、权衡、组织,写出有理有据、有血有肉、全面平衡的报道。
这是一门活技术,代代相传到今天,经过百余年的演化。如果说机器人最终也能掌握这门人性比重极大的技术,那也不大可能是现在。
https://www.bbc.com/zhongwen/simp/science-42877951

头像被屏蔽
6#
 楼主| 发表于 2018-12-17 23:22:38 | 只看该作者
提示: 该帖被管理员或版主屏蔽
7#
发表于 2018-12-18 09:37:42 | 只看该作者
【案例】



编辑:付莎莎
8#
发表于 2018-12-27 00:04:02 | 只看该作者
【案例】

机器算法与股市暴跌



编辑:臧博
9#
发表于 2018-12-27 22:01:45 | 只看该作者
【案例】

场景、关系与算法:媒体融合创新的三重维度


    移动化、社交化、智能化扑面而来,要在新的生态条件下进行媒体融合的科学创新和实践探索,需清晰把握场景、关系、算法的内在生成逻辑和路径。连接的变革、情感与信息的互动、人机的结合都是对其规律的深刻洞察与思考。


1
场景:连接的变革
    根据CNNIC20186月的统计,中国网民8.02亿,手机网民7.88亿,中国已经成为手机使用的全球第一大国,这意味着我们已从去中心化的网络世界进入到移动网络传播时代,而基于场景的移动传播“不仅是一种媒介形态,更是一种信息场域和媒介生态,共同构成了网络传播的新语境”。在新的场景和生态中,信息的分发时间从定点转向随时,信息的分发空间从固定区域转向任何地方,单一的新闻信息、专业资讯已经转向多元的情感社交和日常生活。因此,移动传播时代的媒介融合本质是基于场景的信息服务。以往主流媒体是以专业的内容取胜,如今专业化的内容必须通过场景的争夺才能得以传播和反馈,否则将被信息洪流所吞没。
    Robert等人在《Age of Context》中提出,移动设备、社交媒体、大数据、传感器和定位系统作为场景时代的五种主要技术力量推动社会变革。技术驱动的变革为商业互联网公司的探索提供了基础,因此,他们通过上述五种技术力量在市场中争夺的是不同的场景,求得生存并发展壮大,如微信和支付宝的竞争是支付场景的较量,OFOMobike争夺的是单车出行场景的体验。随着单一场景的争夺,逐步升级到平台阶段,即希望通过平台满足移动网民对多元场景的需求。微信从日常聊天、消费支付拓展到理财、生活缴费、城市出行、美团外卖、酒店住宿、京东优选等情感社交、生活娱乐、工作出行的主要场景,平台的发展包含现实的物理空间,也有心理和行为的期待、依赖。
    媒体融合在发展升级的过程中需要充分认知媒介生态的场景化变革,将优质的信息内容在新的时间与空间、社交情感、日常生活的场景中进行科学有效的传播。人民日报主管主办的全国性财经证券类日报证券时报从1993年创刊至今的25年发展中,也在从传统媒体向媒体融合创新的路径进行转变。2008年《证券时报》创立网站并开始探索全媒体战略,完成从报纸为重心转向以数字媒体为重心。同时,证券时报形成了拥有7个网站、11个微博、29个微信公众号、7个新闻客户端,共54个数字平台的新媒体矩阵,覆盖用户数超过1300万。其中,“券商中国”通过独家行业报道、及时金融政策解读、热点事件跟进、专业行业数据分析等优势“吸粉”240万,“10+”报道超过270篇。尽管融合创新的发展中取得不错的成绩,但是若能更多关注移动化场景网民的需求,其优质、专业、准确的财经内容将会获得更高效的传播,从而从金融的独特视角进一步提升我国金融舆论传播力、引导力、影响力、公信力。



2
关系:情感与信息的互动
    互联网时代,我们面对的不仅是场景转换的变革,信息的流动方式与传播模式也发生了颠覆性的变化,从基于权威媒介中心向外扩散的“喷泉型”走向基于全社会个体关系的“网状型”。前互联网时代,大众媒体通过大规模的信息生产与强大的信息分发能力成为社会信息的权威集散地,通过中心向外延展来完成信息流动和对社会的信息管理,这是强化媒体中心而弱化人际连接的模式,但是网络时代截然相反,它的信息流动方式是依靠全社会的人际关系网络完成信息分发、反馈与互动。这在一定程度上弱化了原有媒体中心的权威,强化了人与人连接的关系网络,即从“点到面”转换为“点到点”的传播,因此“关系”成为网络传播的重要要素,媒体融合创新需要通过“关系”传播的有效连接来提升信息传播的“四力”。
    网络传播时代的关系不同于此前的陌生人之间的信息传递,而是熟人之间,陌生人与熟人之间的连接,基于用户为中心的网络主要分为强连接和弱连接。在这个新型的连接渠道网络中,“强连接”主要是基于亲情等紧密关系形成的传播渠道,在社会的互动过程中,主要通过“情感”支持完成关系的建构;“弱连接”主要是基于熟人与陌生人、陌生人与陌生人之间形成的传播渠道,主要通过“信息”支持(如信息的分享等),完成关系的维系。这两种链接在移动网络传播生态中都发挥着重要作用,因为每一个个体都是信息的重要节点,尤其是其中的关键意见领袖(KOL),其情感动员和社会信息分享的聚能、扩散速度能力极强。在这个共同的社会网络中,一个点与更多的节点相连,形成了传播的脉络,可以说,连接即是传播。同时,网民连接起来的网络也形成公共空间,在这个空间中因连接起来(networked)个体网民的参与而变得有社会意义,因参与其信息网络,网民之间形成互动过程,因而出现传播的效果(如信息分享、情感支持、共同行动等)。学理研究的终结分析、点到面的线性传播都是大众传播的模式。然而,在新的网络模式里,探究线上线下的社会网络、传播渠道、互动过程是研究的重要内容,例如,公众用微信建立互相连接的社区、群组、圈子,进行日常信息分享、沟通感情,都是在一个特定的现实社会网络中(只有小区的居民可以加入微信圈子,非居民就不得而入)。因此,媒体融合创新的信息流动方式需要改变以往的路径依赖,转换到基于关系网络的传播路径中,唯此优质的信息内容才能在互联网的生态中快速传播、互动,达到预期的效果。证券时报在媒体融合创新中,从媒体自身的顶层设计思考,建立金融信息传播体系的媒体矩阵,在关系互动和接力式信息分发中产生了合力。


3
算法:人机的结合
    媒体融合创新还面对大数据和人工智能算法的挑战与机遇。随着今日头条等聚合类平台的快速发展,基于算法生产内容(AGCAlgorithm-Generated Content)的方式已经成为网络生态下重要的信息生产和用户使用的方式。在大数据、云计算、智能化的发展趋势中,以用户为中心的算法时代已经到来。因此,传统的发行量、收视率、抽样统计在面对全媒体新的生态条件下已经难以适应,而是需要围绕用户建立数据库,并且根据用户行为进行数据分析,根据用户需求进行信息产品的生产和推送。在信息推送中,信息生产、传播、营销已经一体化、流程化和自动化,在矩阵的多平台终端上互联互通,在理念、内容、形式等多方面进行协同创新(精品内容+多微多端+线上线下+位置服务……),因此媒介融合创新的核心是以业态为重点的不断创新。
    证券时报也在积极探索大数据和人工智能算法在金融信息领域的应用:20166月推出股市数据机器人,成为国内第一家把机器人写作植入到移动端的新媒体,每月人工智能生产深度数据信息超过3000条;2017年,上线国内第一款股市数据类工具型小程序——“数据宝工具箱”。“数据宝工具箱”自上线以来,月均访问次数为22万次,独立用户总数超过13万;新推出的雪球最近一年的阅读量破亿,在企鹅号和一点号财经影响力榜单上排在前列。目前数据宝机器人研发达150余类,涉及市场交易、上市公司财务体系、筹码变动、机构动向、融资融券、股东动向等类别。在媒体融合创新方面,不单单是信息内容生产后借助AGC完成接力式的传播,而是具有顶层设计的一体化解决方案,这样就很好地保留了用户数据,积累了重要的用户消费习惯,从而增强黏性与持续创新的资源。
    然而,AGC在带来巨大生产力释放的过程中,也存在诸多隐忧。此类平台信息的生产与传播不再以传统的新闻价值作为重要的把关标准,而是以用户需求(偏好、兴趣、情感等)作为重要标尺进行信息推荐,通过用户在互联网的行为对其进行计算、画像,但这种计算存在用户偶然性使用与真正需求之间的矛盾。美国学者Sunstein针对此类信息生产提出“Information Cocoons”(信息茧室)的概念:以“Daily Me(我的日报)”的形式进行信息选择、推荐和传播,人们倾向于接受相似的意见而排除相反的信息,长期处于虚拟的共同体将容易导致群体极化的行为。机器算法的方式会进一步强化此类信息的茧室效应,即只接受自己选择和与自己观点相似的信息。因此,技术驱动的内在逻辑,需要与人本主义有机结合起来,才能更好地服务信息化时代人们对信息的需求,才是科学、有效、持续创新力的体现。


(作者刘新传  系北京大学新闻与传播学院研究员、博士生导师,国家战略传播研究院学术部主任)


来源:新闻战线


编辑:马晓晴

10#
发表于 2018-12-28 15:55:21 | 只看该作者
【案例】

制作短视频仅6秒!新华社发布首个MAGIC短视频智能生产平台
导读
1227日新华社在成都发布中国第一个短视频智能生产平台媒体大脑·MAGIC短视频智能生产平台。这标志着短视频生产进入自动化时代!
媒体大脑·MAGIC短视频智能生产平台都能做些啥?给媒体带来了哪些福音?
新华社副社长刘思扬,新华智云联席CEO徐常亮在会上发表了讲话。
昨日,《传媒茶话会》对话新华智云科技有限公司新媒体VP商艳青。
生产一条短视频最短仅需6秒!
在第六届中国新兴媒体产业融合发展大会上,MAGIC短视频智能生产平台现场演示了大会短视频智能生产过程。仅27日上午,MAGIC短视频智能生产平台共生产186条短视频,其中97条机器生产,89条为人机协作生产。
新华社副社长刘思扬说,媒体大脑·MAGIC短视频智能生产平台的发布,对媒体变革和媒体智能化具有标志性意义。他认为,“MAGIC”让我们看到媒体+人工智能的广阔前景,它对未来媒体的生产、传播必然会产生重大影响。
新华社副社长刘思扬讲话
MAGIC短视频智能生产平台生产一条短视频最短需要多少时间?
生产一条视频平均仅需50秒左右,最快的只要6秒。新华智云联席CEO徐常亮表示,世界杯期间,MAGIC短视频智能生产平台通过算法进行进球视频的识别和切片,节省了大量时间。同时,这些片段都被进行了结构化、标签化的处理,未来如果生产一条类似“1-23号球员均有进球这样的稿件,可以直接进行素材调取,花费的时间可能只是传统流程的几十分之一。
新华智云联席CEO徐常亮讲话
那么生产的内容是否会千篇一律毫无新意?
我们希望打造一条内容生产的流水线 ,这和以往工业时代的流水线的本质区别在于内容流水线的原材料本身具有多样性。徐常亮表示,比如一个进球智能模板,由于每一个进球本身都是不同的,这使得模板生成的视频,无论是梅西和C罗的进球组合,还是C罗自身进球的组合都具有独特性和可看性。这个也正是内容行业的神奇所在。
MAGIC短视频智能生产平台能为媒体做些啥?
新华智云科技有限公司新媒体VP商艳青告诉《传媒茶话会》,新华社本次发布的媒体大脑·MAGIC短视频智能生产平台集纳了自然语言处理、视觉语义理解、音频语义理解等人工智能技术。能够实现秒级生成、海量生产、受众喜欢。利用先进的大数据和人工智能技术,结合对媒体场景的深度理解,对数据和媒资进行整合,帮助媒体实现媒资素材搜索管理短视频生产的过程一体化、智能化、工业化。
具体分为以下四大模块:
1. 智能数据工坊
智能数据工坊利用语音识别,OCR,人脸识别等技术,将媒资素材进行由非结构化的数据变为标签化、结构化的数据,好比对原油进行提纯。帮助拥有海量媒资的媒体机构提高其内容生产效率,发挥数据价值。
2. 智能媒资平台
通过算法高度智能化、标签化处理的素材是零件,储存在仓库中随时可以被调用。
包含两万余个娱乐名人实体,一万余个人脸 ,近2000个政治人物实体,覆盖大部分地市级以上官员,并且不断更新中。
商艳青谈到,当然,对于生产来讲,最重要的是生产资料,对于生产视频来讲,最重要的是媒资和数据,我们也在筹划中,与更多的数据供应商来合作,为视频生产提供服务。同时,该平台上的机构用户也可进行素材共享,从而创造收益和价值。
3.智能生产引擎
MAGIC有自动识别能力,一旦新闻仓库里出现了具有较高新闻价值的结构化数据,譬如火灾、地震等突发事件,MAGIC会立刻提示使用者,帮助记者/编辑在热点报道中争分夺秒。在体育直播、金融等特定领域,MAGIC从数据采集到视频发布,实现数据可视化,数据视频化,视频自动化。
4.智能主题集市
MAGIC设置了多个智能模板,覆盖时政新闻、突发事件、体育赛事、时尚娱乐,金融等多个领域。
《传媒茶话会》了解到,除了MAGIC短视频智能生产平台,媒体大脑家族还拥有多个媒体产品可为记者赋能,比如,数芯帮助编辑找到选题,媒体大脑版权区块链实现版权存证自动化,媒体在MAGIC短视频智能生产平台上发布的短视频可一键式在公证处等机构进行版权存证等。
我们相信智能化的内容生产有其通用性,无论是拥有大量历史视频、音频的广电媒体,还是拥有大量图片素材的报业媒体,只要有内容生产需求,只要生产短视频,都可以用到MAGIC商艳青告诉《传媒茶话会》,各行各业的媒体一直拥有自己的专业度和垂直抵达能力。MAGIC平台如今已经在体育足球这个场景进行了应用,实现了全程的自动化,也正在把AI能力应用到金融领域,应用到会议直播,应用到突发事件(比如火灾、爆炸、碰撞、地震等),应用到娱乐时尚等领域,未来会应用到通用的新闻领域。
作为国家通讯社,我们很愿意向媒体开放这个生产平台,为你们服务,做大做强主流舆论,是我们的职责使命。新华社副社长刘思扬表示,媒体要实现个性化制作、可视化呈现、互动化传播,今天发布的媒体大脑·MAGIC短视频智能生产平台是非常好的途径。它将助力采编人员,生产更多用户喜欢的短视频产品。
“MAGIC短视频智能生产平台于1227日正式对外发布,媒体机构可在官网注册后,开通账号使用。不同套餐根据功能和权限不同,会有不同的收费标准。商艳青透露,MAGIC平台自带简单的交互教程,总体比较方便上手。此外,平台也会提供相关的用户手册,如果媒体机构需要更详细的操作指引,或者希望对编辑记者有具体场景的培训,可以联系新华智云的工作人员获取进一步的帮助,平台可以安排在线视频协助等多种形式的支持服务。
来源:微信公众号传媒茶话会
编辑:马晓晴

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