篇一：人工智能新进展特点与智能传播时代意识形态建设主持词
传播与版权CHUANBOYUBANQUAN2022年第9期?总第112期新文科背景下人工智能与新闻传播教育深度融合的路径探索◎付 玉，黄梦然［摘要］新文科建设的提出是对智能传播时代新闻业、新闻传播教育所面临危机的及时回应。文章分析国内17所高校课程培养方案，并深度访谈10名高校师生，发现目前新闻传播教育与智能技术的融合教育具有三种模式：调整招生计划，创设智能传播相关专业（方向）；调整专业培养方案，新增智能传播相关课程；增加单一课程内容，融入智能传播相关知识点。同时，其存在教师知识局限、教学内容缺乏共识、媒介素养课程匮乏、资源支持不足等问题。在此基础上，文章提出在新文科背景下智能新闻传播教育应强化马克思主义新闻观的引导作用、建立技术性和知识性授课模块的共识、不同主体交叉合作，以消除技术方与内容方的隔阂，利用网络资源，形成教师引导、师生共同参与的学习模式。［关键词］新文科；人工智能；新闻传播教育；深度融合当前，以人工智能为核心的新一代信息技术成为人文社科领域关注的热点议题，其虽然对新闻业造成了冲击，但是也催生了新闻业对人才需求的变化，进一步对新闻传播人才提出了新的要求。新文科建设是通过将技术融入人文社科等学科课程，促进学科间融合与交叉。对新闻传播学来说，新文科既是对新型传媒产业人才需求变化的回应，又是对新闻传播人才培养模式的政策牵引。在智能时代，新闻传播教育改革已经陆续在国内高等院校推进。因此，在新文科建设背景下，文章探究我国目前智能技术与新闻传播教育融合的现状、问题与可能的路径。（一）调整招生计划，创设智能传播相关专业（方向）新设专业（方向）需要依托所在高校的政策支持和师资力量。近年来，计算传播学成为热门研究领域，一些高校新设立了相关专业或拓展了原有专业方向。2016年，国际传播学会ICA创建计算方法小组，计算传播学作为新兴的交叉学科进入新闻传播教育视野，成为一个新兴、热门的研究领域。计算传播学主要以社会网络分析、数据可视化、大数据分析、舆情分析等为技术基础，研究人的传播行为与社会传播规律。经过近几年的发展，计算传播学在国内一些高校已经形成了办学特色，比如中国传媒大学互联网信息研究院大数据研究基地、南京大学计算传播学实验中心、北京师范大学计算传播学研究中心、深圳大学计算传播学交叉育人平台、华中科技大学媒介技术传播和科研优势先后设立了智能传播专业或方向，在本科或硕士阶段开始单独招生或与相关学院联合培养招生。以中国传媒大学新闻学院为例，其在本科生招生计划中设置新闻学数据新闻报道方向，在硕士生招生计划中设置数字新闻传播方向、计算传播学方向、全媒体新闻实务方向，不同方向对智能技术的教学侧重点也不同。又如，上海交通大学是在研究生阶一、新闻传播教育与智能技术融合的现状人工智能一般包括机器学习、自然语言处理、人已经被广泛应用于个性化推荐、语音导航、机器人写作、智能音箱、人脸识别等场景和领域，并将在智能工厂、智能交通、智能医疗、智慧城市等更广阔的场景拥有巨大的应用空间，是如今5G和未来6G商用时代最核心的应用之一。当前，新闻传播教育与智能技术的融合教育具有三种模式。机交互、语音识别、图像识别、虚拟现实等细分技术，发展中心等。这些高校依托智能传播方向的人才优势［基金项目］校级教改课题“传媒类专业课程思政建设的路径探索与实践”（项目编号：YBJG202153）阶段性研究成果。［作者简介］付玉（1991—），女，浙江杭州人，杭州电子科技大学人文艺术与数字媒体学院讲师；黄梦然（2002—），女，河南内黄人，杭州电子科技大学本科生。-90-Copyright?博看网.AllRightsReserved.
教育传播JIAOYUCHUANBO段设置智能传播、大数据与传播应用创新方向。深圳大学则是依托学校的微专业建设项目，整合学科资源，在新闻学院设立计算传播学微专业。华东师范大学则在新闻学专业之外增设新闻学-数据科学与大数据技术双学位。智能传播招生专业或方向设计、招生数量、课程培养体系因各大院校的具体情况不同，具体措施也各不相同，但这样的专业化、体系化培养为未来我国培养智能传播专门人才提供了一定的基础和经验。二、智能时代新闻传播教育改革呈现的基本问题笔者通过对国内17所高校课程现有的培养方案进行分析，并深度访谈10名高校师生发现，我国的新闻传播教育与智能技术深度融合存在以下问题。（一）教师自身知识的局限性教师自身知识的局限性主要体现在以下两个方面。一方面，智能媒体知识的缺乏。现今，新媒体技术的快速发展对教师的要求也越来越高，教师固有的知识已无法满足现在的教学需要。无论是从事多年教学的资深教师，还是新入职的青年教师，都受研究领域限制，在承接新课程，尤其是技术类课程时，往往心有余而力不足。这不仅是因为教师对智能技术处于学习阶段，理解不深刻、全面，还在于新闻传播学科存在一定的滞后性，智能传播技术和应用作为新生事物，相关的理论体系还未建立，在一些有争议的领域也未形成共识，既有的学术研究仍处于探索规律的阶段。另一方面，理论与实践的脱节。在既有的访谈中，笔者发现，现有的新闻教学常常难以在理论与实践中寻找到平衡点，如技术类课程多侧重培养学生的网页设计、编程开发等技能，缺乏对场景实例的应用，使教学流于形式。同时，部分具有一线实践经验的教师教学又过于固守经验，缺乏结合相关理论的深度思考，在一定程度上弱化了学习效果。（二）调整专业培养方案，新增智能传播相关课程对多数新闻传播院校来说，其在师资力量、财政支持、学科积累方面并没有传统院校实力雄厚，因此，其在原有的培养方案中通过新增智能传播相关课程来开展新闻传播教育。武汉大学周茂君教授团队对55所新闻传播院校本科人才培养方案的调查显示，82.42%的调查对象反馈所在院系增加了新媒体技术类平台课程［1］。陶建杰、林晶珂对国内16所新闻院校的35个新闻传播类专业培养方案梳理分析发现，网页制作、数据挖掘等智能技术技能型课程在新闻传播类课程中具有不小的占比［2］。可见，高校通过引进新课程、修改现有课程，对新闻传播类专业教学内容进行智能化、新媒体化修订与改革，以完善既有的人才培养体系。高校新设立的课程各具特色。例如，北京大学新闻传播专业增设了数据新闻、传播技术课程；中国人民大学新闻学院增设了数据新闻基础、数据新闻可视化、大数据与舆情分析、编程语言基础、网络内容生产、数字出版等课程；暨南大学新增文科数学、信息可视化、程序设计基础、虚拟现实与传播、数据新闻实务等课程；湖南师范大学增设数字多媒体作品创作、融合新闻学、移动互联网技术等课程。这些课程都侧重计算机相关技术的基本理解与应用，是目前较为通用的新闻传播教育与智能技术的融合教育方式。（二）智能新闻教育具体教什么缺少共识当前，面对数字技术对新闻业的冲击，新闻传播人才需求发生转变，国内的大多数高校纷纷积极应对。但是国内智能新闻与传播的课程改革尚处于起步阶段，高校基于已有的师资情况、学校特色、学科优势、认知情况等进行初步探索，在智能传播具体包括哪些模块方面仍缺乏共识。在大众传播时代，高校通常根据新闻学、传播学、广播电视新闻学、编辑出版学等模块进行新闻教育课程体系的编排，结合自身情况开设特色课程，在理论、实务、史论三大板块上具有清晰的教学共识。而随着网络技术迅速迭代，高校纷纷设置网络与新媒体课程，至此各高校间的课程设置差异变大。目前，从高校既有的培养方案来看，智能新闻教育的改革仅限于在原有教学框架之上添补内容，通过删减、新增技术类课程进行内容修订，甚至部分高校只是根据现有教师的学科背景来决定是否开设相关课程，缺乏系统的课程修订和整体布局。高校对智能新闻教育应关注什么、教什么缺乏共识，这也使得学生对新闻传播学应学内容产生困惑。（三）增加单一课程内容，融入智能传播相关知识点在一些基础的理论课或实践课程中，教师通常会结合智能新闻、智能技术来整合相关知识点。例如，在传播学概论课程中，教师会结合热门传播现象让学生以小组作业形式进行大数据分析和现象总结，引导学生总结大数据传播规律。在网络与新媒体概论课程中，教师会带领学生阅读数据新闻相关论文，要求学生做读书笔记，提炼中心观点，深化对数据新闻的认识。同时，教师也会在专业基础课中教授数据收集的网站和图表相关知识，诸如对折线图、桑基图等解析与制作，并在课后引导学生通过高德开放平台和学校平台来作图。另外，教师还会选择引导学生正确使用网络资源、优质慕课进行学习，这种“引导+参与”的师生共同学习模式，能够增强课程学习效果。（三）配套硬件设施滞后，缺乏相应的教学资源支持人工智能作为一门新技术，其课程教学需要一定的硬件支持和场景深化，加深学生对技术的感知。但-91-Copyright?博看网.AllRightsReserved.
传播与版权CHUANBOYUBANQUAN2022年第9期?总第112期其实际教学过程往往受限于经费、校级支持不足，配套硬件设施滞后，无法对相关课程教学提供有力的辅助与支持。目前，部分新闻传播学科优势院校在建立实验室、开展合作等方面具有优势，而二三线城市的新闻传播院校则因地域发展水平不平衡，缺少与互联网大型技术企业进行校企合作和交流的机会，导致学生缺乏新型智能技术相关的实践机会。新文科建设不能局限于对学科视角、技术视角的审视，更要立足于中国立场做出意义解读，这是推进我国新文科建设的重要前提。（一）强化马克思主义新闻观教育，引领智能新闻传播教育变革方向高校新闻传播教育的变革要明确新闻媒体、新闻教育在新时代所要承担的使命和责任。当前，新闻传播业界、学界承担着构建中国特色学科体系、话语体系的重要任务，且新闻传播教育话语体系的形成也需要立足我国教育本身。传统新闻传播教育存在依赖西方新闻传播学科的情况，部分理论体系和教材的选用已不适用于我国的高校新闻传播教育现状。因此，高校新闻传播教育要强化马克思主义新闻观教育，使之成为我国新闻传播教育话语体系的显性特点。马克思主义新闻观已经成为各大新闻传播院校的共识，并已融入课程培养方案，成为必修的基础课程。例如，浙江大学的马克思主义新闻观课程、郑州大学的马克思主义新闻思想课程、暨南大学的马克思主义新闻观课程、井冈山大学的马克思主义新闻观主题社会实践、南京师范大学的马克思主义新闻思想必修课、华东师范大学的马克思主义新闻学论著选读必修课，这些都体现了高校新闻传播教育将宣传主流价值、传播社会正能量与教书育人相结合，服务国家发展战略的理想与目标［3］。在未来，高校新闻传播教育还可以增设更多中国范式、中国特色的传播理论课程，形成中国新闻传播学的理论框架与教育范式。（四）智能素养课程匮乏，且缺乏持续性现有的新闻传播教育教学大多围绕新闻传播史、新闻学理论等知识性课程或编程语言、网页设计等技能性课程展开，媒介素养或智能素养等课程较为匮乏。陶建杰、林晶珂对国内16所高校的1451个课程样本进行分析发现，素养维度占25.30%（367个），明显低于技能维度的38.80%和知识维度的35.90%。可见，在智能时代，高校新闻传播教育要强化媒介素养课程的教学。第一，视觉时代需要学生具备读图能力。在智能时代，通过高校新闻传播教育现有课程，学生可以学习摄影技巧、图像处理等技术类知识，但是学生的新闻读图能力亟须加强，尤其是在短视频、表情包、PS、自拍等网络符号泛滥和受众陷于情绪传播、后真相成为热点议题的复杂背景下，培养学生的人文素养和思维能力，增强读图能力十分必要。第二，技术类课程需要学生强化原理性知识。基于大部分学生的实际情况，高校新闻传播教育的技术类课程设置既要做到有所取舍，也要结合学生现有的接受水平，根据专业培养目标和教学实际情况进行调整。例如，教师在教学网页设计基础时，应权衡教学重点是教授学生理解原理及其可能应用的场景，还是教授学生学会编程语言和制作作品；在学生熟练运用传统视频剪辑、后期制作、图片编辑等技术，具有一定软件操作和媒介使用的基础上，教师应满足学生的不同学习需求，在技术类课程中增加具有理论性、深度性的操作内容，深化学生对技术的原理性认知。第三，假新闻、后真相时代需要学生加强内容解读能力。智能新闻传播教育的基本目标在于培养学生对传播现象、传播问题等进行思考和判断的能力，其在教授学生使用新技术撰写新闻稿的基础上，更应深化学生对技术伦理、思想内容的认识。当前，高校新闻传播教育课程教学往往侧重于学生撰写新闻稿和操作信息数据化、可视化的技能性教学，缺乏培养学生的新闻选择能力、质疑能力、理解能力、评估能力、思辨能力等相关课程，不利于学生智能素养或媒介素养的培育。（二）建立技术性和知识性授课模块，形成“教什么、怎么教”共识在传统理论、实务、史论、研究方法等模块的基础上，高校新闻传播教育要增加智能传播相关的技术性模块和知识性模块，技术性模块着重培养学生的实践技能，知识性模块侧重培养学生对事实核查、信息评估和图像理解等的能力。技术性模块可以从以下角度进行教学。第一，讲授有关爬虫、新闻聊天室的基本技能，破除算法黑箱。高校新闻传播教育不仅要让学生了解信息的呈现方式，更要让学生深入理解信息呈现的底层逻辑。第二，以体育和财经新闻为切入口，进行入门级编程训练。在人工智能相关技术的应用领域中，以财经新闻和体育新闻最为普遍，因此，高校新闻传播教育可以此为入门训练，培养学生基础的编程技能和数据分析能力，使其深入人工智能技术的应用场景，增进对数据新闻等技术类课程的理解。第三，强化内容分析、数据可视化等技能的教学。如果说技术是贴近生产者的后台装置，内容则是更贴近受众的前台装置。学生通过对内容分析、信息可视化等技能的学习，可以更好地分三、新文科背景下人工智能与新闻传播教育深度融合的路径新文科建设是一个世界范围的教育议题。当前，析所获得的信息与数据，并了解如何运用简单易懂的-92-Copyright?博看网.AllRightsReserved.
教育传播JIAOYUCHUANBO表达方式来传播观点、展现结论。知识性模块可以从以下角度进行教学。第一，侧重教授算法方向的知识，尤其是算法基本工作原理。学生通过理解算法过滤信息的标准，可思考智能时代的把关理论适用场景。第二，侧重教授智能方向的知识，帮助学生识别假新闻和机器人新闻。例如，部分高校通过工作坊、新闻实验室等形式培养学生的信息甄别能力，浙江大学也在本科生培养方案中设置了事实核查课程。高校新闻传播教育可以考虑增加此类课选出有用、高效的学习资源；另一方面，教师要通过师生的共同参与和学习，实现知识的互补，发挥教师的教学引导作用。当前，国内外已经有部分高校、企业、社会组织开发更多的智能新闻相关的课程，为高校新闻传播教育一线教师提供了有效的教学资源，教师可利用网络教学资源进行辅助教学。例如，谷歌新闻计划已经开发了智能新闻相关的培训课程，教师通过访问这些网站可以学习关于智能新闻采写的实用工具讲解、播客程或者以实践课、项目制等方式开展相关教学。第三，管理器、机器报道新闻、谷歌趋势探索、谷歌地图讲鼓励讲授视觉叙事、伦理道德等方面的人文艺术内容，故事、数据新闻、数字安全等模块的内容。又如，赫培养学生的人文情怀和主体意识。高校新闻传播教育应强化媒介素养课程，并在媒介素养相关课程中建立一套相对完整的素养内容培养体系。尔辛基大学将AI基本要素课程分成两大模块，第一模块内容是理解什么是AI，以及AI如何影响个人生活；第二模块内容是创建AI，学习AI的一些算法，涉及机器学习、神经网络学习和如何利用AI表达个人想法等内容。再如，我国的网易公开课、中国大学慕课等网站，也有类似数据新闻可视化、人工智能原理等课程。（三）积极拓宽资源，不同院系、企业、媒体交叉合作智能新闻传播是一个文理交叉明显的应用领域。目前，高校通过增设双学位课程、微专业项目，增加技术类课程等来开展相关教育教学，但智能技术与新闻传播教育要充分融合，就需要高校新闻传播教育让专业学生了解相关技术的基本运行原理和实现可能性，能够清晰地向技术人员表达传播内容所需要呈现的技术形态，而技术人员也需要了解新闻传播相关的基础知识，从而实现智能新闻的有效传播。同时，高校新闻传播教育应广泛开展院系间、企让学生进一步接触和了解新闻传媒应用的智能设备和技术，在实践中加深对智能新闻的认识，并在一定程度上避免理论与实践脱节。例如，齐鲁理工学院与齐鲁晚报、齐鲁网等行业传统媒体合作，分批分期地输送专业学生参与传媒一线实践活动，在为期五个月的实训期间，学生既可以得到专项教师的指导，又可以开展实习实践。再如，复旦大学与澎湃新闻合作的“记录中国”项目，该校的新闻传播专业学生与记者形成混合编队，直接外出进行采访［4］四、结语新文科建设主要是为适应新时代哲学社会科学发展的新要求，推进哲学社会科学与新一轮科技革命和产业变革交叉融合。新文科的交叉融合应是立体化、多层次、全方位的，既有人文社会学科内部的交叉，也有与理工科等其他学科间的融合，还有研究对象和研究问题的交叉，更有研究方法、思维逻辑的融合［5］。新文科思路和新的契机。因此，高校新闻传播教育应顺应新文科建设发展，适时地调整新闻传播学专业课程设置，实现新时代新闻传播专业人才的有效培养。业间和媒体间等各方合作。其通过与前沿的机构合作，建设能为智能化、新媒体化的新闻传播教学带来新的［参考文献］［1］周茂君，罗雁飞.我国新闻传播学本科专业核心课程设置研究：基于55家院校调查数据［J］.现代传播（中国传媒大学学报），2019（08）：157-162，168.，使学生对媒介融合、［2］陶建杰，林晶珂.技能、知识与素养：中国新闻传技术应用形成理论与实践的相互融通。播本科人才的培养现状与现实回应［J］.新闻与写作，（四）最大限度利用网络资源，形成教师引导、共同参与的学习模式网络资源是对有限教学资源的额外补充。虽然高2020（07）：5-14.［3］高晓虹，赵希婧.融合时代新闻传播教育的坚守与创新［J］.新闻与写作，2017（01）：22-25.［4］周茂君，罗雁飞.数字时代中国新闻传播学本科核心课程的变化与问题：基于21位院长访谈的研究［J］.新闻与传播评论，2019（04）：78-90.养［J］.中国编辑，2020（10）：58-64.校新闻传播教育的教师在智能新闻传播方面受限于自身的知识储备，但是通过应用网络资源，教师可以充分发挥自身信息选择与解读能力、思维能力、学习能力的优势，取长补短。在智能传播时代，教师应重新一方面，教师需要在庞大繁杂的信息中为学生有效筛定位自身的角色，从知识传授者向知识引导者转变。［5］强月新，孔钰钦.新文科视野下的新闻传播人才培-93-Copyright?博看网.AllRightsReserved.
篇二：人工智能新进展特点与智能传播时代意识形态建设主持词
生成式人工智能赋能主流意识形态的具象化传播路径探析江敏祁程庞大的基础数据库、强大的自主学习能力以及齐全的软硬件配套三大表征，这就为它强悍的传播力度和渗透性打下了基础。然而基于现实的考量，生成式人工智能存在着传播方式单向化、内容提取碎片化以及多元化思潮渗透的风险，只有以马克思主义理念渗透传播全过程、以自有技术抓牢传播的物质框架、以完善的机制塑形传播内容，才能够实现主流意识形态具象化传播的实际突破。【关键词】生成式人工智能∣主流意识形态∣具象化【摘要】以ChatGPT为范本的生成式人工智能有着社会全方面的信息，ChatGPT基于其背后庞大的语言模型——LLM模型，不仅吸收了网路中四散的静态知识，更汲取来自全球使用者投喂的动态知识；其二，逻辑化和人性化对话体系自成。生成式人工智能最早起步于20世纪60年代，创始初以自然语言处理系统为主要框架，经过不断的发展，ChatGPT突破了以往生成式人工智能的硬伤—对话语言过于机械化、难以自成逻辑。LLM模型不仅为ChatGPT提供了庞大的信息流支持，更倚靠自身的自主学习能力标注了大量的人类偏好知识，即人们的习惯性表达和偏向性价值判断的阐述，从而针对不同特点的人群输出和反馈差异化的偏好回答。（二）强大的自主学习能力：内容的深化性植入传播庞大的语料库为ChatGPT提供了基础资源，其自身也在通过反复的学习灵活搭建各种模型：其一，模仿和反馈锻造人工智能学习能力。Transformer模型是ChatGPT的核心架构，这是一种可以让人工智能进行自我深度学习的模型，该模型使人工智能类别分为决策式AI和生成式AI，其中生成式AI是指能够通过对于信息的摄取来进行重组甚至创新的人工智能。人工智能不仅推动着生产力的发展，更是各种信息流附着的有机载体与传播窗口，在科技时代，人工智能与意识形态的具象化传播有着深刻关联性，探究生成式人工智能视域下推动主流意识形态的具象化传播，要从新的时代境遇下探讨意识形态传播的新特征、结合实践经验发掘其结合过程的现实困境，最后对症下药，以科学有效的方法和手段补全不足。一、以ChatGPT为范本的生成式人工智能的技术表征以ChatGPT为范本的生成式人工智能实现了人类科技的一次重大突破，也为意识形态领域的传播展现了全新的模式。从对生成式人工智能的三大技术表征来看，主流意识形态在生成式人工智能基础上的传播面临着新的境遇。（一）庞大的基础数据库：信息的偏好性提取用的是基于人类反馈的强化学习技术（RLHF），这一技术分为三个步骤，分别是初始模型的选取以及初步优化、评价性反馈记录和更进以及最终的迭代初始和评价模型的优化；其二，综合运用多种门科类别习得模型完善自身。除了自身的技术模型之外，ChatGPT还吸收了大量其他学科领域的习得性技术模型，人们运用ChatGPT来进行相关针对人类的专业类考试、甚至运用此项技术来进行诗歌创作，ChatGPT都得心应手，这都得益于ChatGPT对于海量模型的吸收与不断更新。源自生成式人工智能的多样模型再塑和反馈机制，扎根人工智能领域的信息与意识形态内容传递过程得到了深化，ChatGPT的反馈型模型能够根据用户的不同特性预测和合理推算其心仪话题和热点，从而软性衔接大众思维。（三）齐全的软硬件配套：输出渠道的多元化结合生成式人工智能还囊括着现实的大量关联产业、自身形成了丰富的产业链：其一，多维产业链形成立体化产能构架。ChatGPT的产业链包括上中下游，上游主要以核心软件技术开发为中心，是保障其主要技术的关卡；中游以相关的衍生副业为中心，包含文字图表编辑、图像表达、音视频为渠道的生产模式；下游以服务中上游产业为主要导向，包括相关产业构造的各类辅助生产形式。其二，多类企业聚焦形成多元化生产渠道。ChatGPT的诞生更激起了其他领域的共同聚焦，在互联网领域，国外企业如微软、谷歌等紧随其后加紧ChatGPT作为现象级的生成式人工智能，其强悍的语言分析和转换能力是以庞大的数据库和信息技术为靠背的，ChatGPT植根于互联网，从网络信息中摄取巨量知识形成自身语料包：其一，静态和动态的知识交织摄入。巴门尼德对于知识有这样的叙述“知识必须有一个对象，而对象必须是某种存在的事物。”，以语言为载体的人类知识体系，囊括整个[1]8中国军转民Copyright?博看网.AllRightsReserved.
推出类ChatGPT的技术模型以抢占世界市场、国内企业以百度为首宣布推出竞品“文心一言”，阿里巴巴、网易也纷纷公布相关开发举措。ChatGPT不断延展的产业链条以及多种类型的企业投资，展现了人工智能在社会发展的多领域化与纵深化，使得主流意识形态的传播可以打破时空界域，让其传播教育虚实结合发展、又可以促发新的实践领域，让主流意识形态传播与多领域互动形成跨学科式跃进。二、生成式人工智能视域下主流意识形态具象化传播的元化的形态被用户吸收和理解，从受众角度来看，大众更喜爱“短、平、快”的刹时信息，这些信息流言简意赅、能够让受众快速获得体验感，极大满足了用户的情绪需求，但是，这些信息的实质是碎片化思维的粘贴拼凑，比如AI换脸技术下的假头条、没有具体来源的所谓知识宣传、又或者截取只字片语故意引战的新闻报道。这些刹时信息以一种不间断的方式刺激受众的思维，碎片化信息自身的同时也碎片化了主体的领悟力，主体领悟力的磨损实际上正在摧毁主流意识形态传播的阿基米德点，这体现在让人们看待事物失去总体视角，形成片面思维图表、同时缺乏反思维度，陷入被大众流媒体信息“软性奴役”的状态。（三）多元化思潮渗透消解权威主流现实风险生成式人工智能因其自身的不稳定性而隐藏着现实的风险，主要表现为传播方式单向化织造信息茧房、内容提取碎片化肢解主体领悟以及渗透思潮的多元化消解权威主流，在利用生成式人工智能传播主流意识形态的过程中，必须警惕及以正确手段防范其现实风险。（一）传播方式单向化织造信息茧房生成式人工智能负载着多元化的信息面向大众，由于其核心技术主要源自欧美发达资本主义国家，其生成话语逻辑体系自然带有西式思维倾向，同时也极易被资本掌握，进而造成大量非主流意识形态、甚至悖反的思想流窜于社会上，这些思想借由人工智能技术的传播在一定程度上消解着主流意识形态的主流威权。一方面，西方反动错误社会思潮冲击主流意识形态理论根基。在全球技术进步、科技发展的视域下，西方反华势力也日益壮大，他们借用互联网宣传自己的反华思维，甚至扬言“社会主义国家投入西方怀抱，将从互联网开始”[4]。西方资本主义社会思潮主要分成两类，一类是为资本主义服务的、另一类则是极端化思想的总和，它们往往充斥着混乱、破坏和暴力，其根本目的就是破坏我国的社会主义建设、从而实现‘和平演变’的终极目标。另一方面，本土极端守旧的社会思潮蚕食主流意识形态大众信念。由于生成式人工智能缺乏对于信息的价值维度过滤，所以会对大众习以为常和偏好的信息不设防，极端守旧的腐朽思潮就会借机死灰复燃，其中以封建迷信主义、官本位、等级观念等阶级立场浓厚、阶级对立严重的社会思想为主要代表，这类思潮一旦经由生成式人工智能载体迅速传播，就会迅速狩猎大众的思想、蚕食着大众的共产主义信念，所以必须对其加以警惕及以主流意识形态驾驭人工智能领域的发展。三、生成式人工智能视域下主流意识形态具象化传播的“信息茧房”指的是在网络环境下‘个人日报’的呈现，生成式人工智能ChatGPT最显著的技术表征之一就是利用独特技术对用户进行偏好标定，这种标定推送模式为用户日益建构信息孤岛，不仅阻挡了真实多面的信息流入，更加剧了互联网世界的用户分化，导致主流意识形态失去整体性“主体”。一方面，“去中心”传播境遇下的信息失真内存知识陷阱。生成式人工智能运用自身独特的算法推送机制对用户输送同质化的信息，而这其中甚至会存在一些错误信息，“ChatGPT创建的摘要被提交给审查人员，他们只发现了63%造假”[2]，这些虚假的信息以用户的偏好性特质伪装自己，实际上内蕴的知识陷阱正在不断蚕食个人的独立思维。另一方面，信息孤岛加剧“数字鸿沟”引致政治正义解体。数字鸿沟实际上体现的是现实各种因素造成的巨大差距，马克思曾说过“我们的时代……使得阶级对立简单化了……社会分裂成两大相互直接对立的阶级：资产阶级和无产阶级”[3]，数字鸿沟下加剧的是现实的阶级鸿沟。现代社会中资本成为了现实的逻辑中心，这就使得资本家可以凭借资源独揽社会舆论上的话语统治权，如果没有主流意识形态的正确价值导向，生成式人工智能技术只会成为扩大资本家资本积累、剥削劳动人民的工具。（二）内容提取碎片化肢解主体领悟突破路径赫拉利在《未来简史》中提及数据主义是人文主义精神的末路，也就是说在数据至上的时代，作为人自身的独特性和价值性正在被慢慢摧毁。科技发展带来了人类社会的总体进步这一点毋庸置疑，但是技术和人类个体发展二者存在一定的时间差，比如人工智能技术核心理念是由高精尖知识分子打造的，但它的使用却是面向全人类的，这种内蕴的差距必然造成科技运用的反作用。在数字时代，各种各样的信息扑面而来，这些信息以多针对生成式人工智能视域下主流意识形态具象化传播过程中产生和隐匿的现实困境，我们必须要首先以马克思主义理念渗透具象化传播全过程，其次以自有技术抓牢具象化传播的物质框架，最后以完善的监督机制塑形具象化传播内容，从而形成立体优质的传播环境，为主流意识形态的具象化传播打造良性场域。（一）正本清源：以马克思主义理念渗透具象化传播全过程在生成式人工智能视域下，主流意识形态具象化传播的中国军转民9Copyright?博看网.AllRightsReserved.
现实困境究其根本是人的主体地位的缺失，主要原因是‘去中心’语境在互联网场域的加剧。去中心的基本特质就是中心多元化及非固定化，这就导致在信息传播中形成了人本位的‘真空地带’，所以必须要坚持以整体性的思维来恢复意识形态具象化传播过程中的人本归位。一方面，树立整体性思维、坚持两个‘一元’指导。互联网视域下的“去中心化”问题亟需解决，要从‘去中心’转变为‘恢复中心’，就必须要在互联网技术领域内坚定支持中国共产党的一元领导；同时要坚定主流意识形态的一元指引，整体性思维要求在实践过程中将遵循客观规律和充分发动主观能动性结合起来，在坚定以主流意识形态为一元引导的基础上，充分掌握生成式人工智能领域发展的客观规律，将二者统筹结合。另一方面，树立系统性观念、坚持二维‘视野’聚焦。万事万物都是相互联系的动态存在，意识形态领域与社会政治、经济和文化等发展息息相关，这就要求在促发生成式人工智能承载主流意识形态具象化传播的过程中要把握好发展的‘度’，以分层视野看待具象化传播过程、理性建构主流意识形态具象化传播体系。（二）与时俱进：以自有技术抓牢具象化传播的物质框架质框架的基础上，还必须要以完善的机制塑形具象化传播内容，为人民群众构筑起以正确的价值观为导向的信息场域。一方面，创新主流意识形态内容表达机制。因为文化“从根本上说是一种整体性的生活方式”[6]，所以文化资源实际上可以取自现实社会生活的全部，比如中国历史中的传统文化资源，承载着中华传统优秀文化的古建筑、古物等，又比如近现代的红色文化资源；同时传统意义上的主流意识形态传播往往缺乏大众吸引力，平铺直叙的内容展现模式未能深抓大众需求和兴趣点，本质上是缺失群众维度，要促发主流意识形态表达大众化转型，就是要深入群众，以人民群众能接受、乐于接受的方式来讲述内容，以平等和对话的方式阐发主流意识形态内核。另一方面，丰富生成式人工智能范域相关监管机制。针对人工智能领域意识形态传播的监管和规范是保障其正常发展的关键范畴。加强网络平台的内容呈现审核机制，并不是说一刀切式的‘腰斩’所有非主流意识形态的内容，而是准确分辨并且阻绝其中错误的内容，这种内容一旦被大众接触到，经过网络媒体的夸张化描述，将会为群众的思想防线溃败埋下祸根；生成式人工智能视域下对于政治正义的剥夺是以加剧‘数字鸿沟’为主要表现的，除了对于政治正义的剥夺，生成式人工智能的运用还会导致版权问题、个人隐私泄露问题、失业问题等，这些问题会严重威胁到社会的公平正义，对此，在原有的法律基础上，增添和具体考虑到人工智能领域下相关机制的变动与转换，以切实保障劳动人民利益为出发点，维护好社会主义国家的基本正义进路。具象化传播有着双重含义，“其一，借助具象进行传播；其二，传播具象。”[5]随着社会的发展，传播符号体系抽象化、纵深化发展，这就要求我们要以自有技术抓牢主流意识形态具象化传播的物质框架，在科技自有上做出卓越成果，让社会主义国家的话语能够通过先进技术面向和传播全世界。一方面，加速科技创新、抢占人工智能赛道硕果。以ChatGPT为主要代表的生成式人工智能其核心技术是西方发达资本主义国家掌有，其话语逻辑思维也渗透着西式思维特征，西方的话语权力就会借助科技力量对自身进行接续巩固。为了避免话语权力的丧失，同时也是为了更好的推动主流意识形态的具象化传播，必须要加速科技创新的整体进程，将科技创新纳入战略性阶段发展目标中，在充分学习的基础上创新科技板式，实现以自有技术滋养主流意识形态的传播。另一方面，强化人才培育、引领组建优秀科技团队。首先，根本前提是要促进对大众的素质教育，提升大众的基础知识水平和受教育程度；其次，主要内容是要优化人才队伍的培育机制，加强针对高科技人才的正确价值观的指引，统筹结合其科技研发水平以及创新能力提升，以高尚的品德和过硬的科研水平培育社会主义的科研人才；最后，主要保障是要进一步完善人才培育的审查机制，就是说要加强针对高科技人才的审查，同时完善相关奖惩制度，打造富有生机以及科学有序的国内科研场域。（三）杜渐防微：以完善的机制塑形具象化传播内容参考文献[1]罗素.西方的智慧[M].中央编译局译.北京：文化艺术出版社,1997:113.[2]HHoldenThorp.ChatGPTIsFun,butNotAnAuthor[J].Science,2023,379(6630):313.[3]马克思，恩格斯.共产党宣言[M].北京：人民出版社，2018：28.[4]习近平关于社会主义文化建设论述摘编[M].北京：中央文献出版社，2018：28-29.[5]杨钢元.具象传播论———形名学之形学[M].北京:人民文学出版社,2008：147.[6][英]雷蒙德·威廉斯.文化与社会[M].长春:吉林出版集团,2011：337.【基金项目：安徽大学马克思主义学院高峰学科研究生创新课题资助一般项目《英国马克思主义文化批判理论对新时代网络青年文化建设的启示研究》（MYGFXK2023YCB16）。】（作者简介：江敏，安徽大学马克思主义学院硕士研究生，研究方向：国外马克思主义研究、意识形态；祁程，安徽大学马克思主义学院副教授、硕士生导师，法学博士，哲学博士后，研究方向:意识形态、文化研究）数据时代人们被信息流绑架、被资本话语体系裹挟，面对着这些现实风险，在坚持以马克思主义理论引导建构具象化传播的科学体系、以自有技术的发展坚固具象化传播的物10中国军转民Copyright?博看网.AllRightsReserved.
篇三：人工智能新进展特点与智能传播时代意识形态建设主持词
人工智能在新媒体传播中的发展现状与未来趋势
随着科技的快速发展，人工智能正逐渐渗透到我们生活的方方面面。作为一种创新的技术手段，人工智能也在新媒体传播中发挥着越来越重要的作用。本文将从人工智能在社交媒体、新闻传播以及内容生成等方面的应用，探讨人工智能在新媒体传播中的发展现状以及未来的趋势。
首先，人工智能在社交媒体中的应用已经非常广泛。社交媒体平台利用人工智能算法，能够更加准确地进行用户画像分析，根据用户的兴趣和喜好推送个性化内容。例如，我们在使用微博、抖音等平台时，经常会看到一些和自己兴趣相关的推荐内容。这是因为人工智能通过对用户的数据进行分析，从海量的信息中筛选出最符合用户需求的内容进行推送，为用户提供更好的阅读体验。
其次，人工智能在新闻传播领域也呈现出巨大的潜力。人工智能可以通过自然语言处理、机器学习等技术，实现新闻的自动化写作和推送。目前，许多新闻机构已经开始使用人工智能算法生成新闻稿件。这不仅能够提高新闻报道的效率，还可以减轻传统媒体在新闻报道中的工作压力。然而，人工智能生成的新闻也面临着可信度和评估标准的问题。人工智能可能无法像人类记者一样准确理解复杂的事件，必须通过不断优化算法和质量监控来提高新闻内容的真实性和可靠性。
此外，在内容生成方面，人工智能也正在发挥着重要的作用。例如，现在很多写作工具都支持基于人工智能的自动纠错和语法优化功能，这使得写作变得更加高效和精准。同时，人工智能还能够根据用户的需求和输入信息自动生成创意内容，为内容创作者提供了更多的灵感和创作方向。然而，与此同时，人工智能也不可避免地引发了版权和原创性的问题。如何在保障内容质量的前提下，避免侵权和抄袭行为，是技术创新与法律保护之间需要解决的一大难题。
展望未来，人工智能在新媒体传播中的发展势头依然迅猛。首先，随着大数据和云计算等技术的不断进步，人工智能将能够更好地分析和处理海量的用户数据，更准确地进行用户画像和需求分析。这将为用户提供更加个性化和精准的服务。其次，人工智能的自动化技术将越来越成熟，新闻稿件的自动生成将更加智能和高效。同时，在内容生成领域，人工智能将进一步发展，为内容创作者提供更多的辅助和创意。不过，随着人工智能技术的不断演进，我们也需要思考人与机器之间的关系以及如何共同发展。
总之，人工智能在新媒体传播中正扮演着越来越重要的角色。从社交媒体到新闻传播，再到内容生成，人工智能的应用正逐渐改变我们获取和传播信息的方式。未来，随着人工智能技术的不断突破和创新，我们还将看到更多领域中人工智能的应用。然而，我们也需要在发展人工智能的同时，关注保护用户隐私和信息安全，以及如何平衡技术发展和人文关怀的问题。只有这样，才能实现人工智能与新媒体传播的良性互动，为我们的生活和工作带来更多的便利和创新。
