-
摘要: 【目的】技术革命历来伴随着社会变革与焦虑。本文旨在探讨生成式人工智能(AI)如何重塑传媒行业与教育领域,特别是其在应对技术焦虑方面的作用。【方法】通过文献研究、案例分析与归纳总结,本文梳理了生成式人工智能的基本原理与发展历程,分析了 AI 技术引发的主要焦虑类型及其成因,探讨了技术进步对传媒行业与教育领域的影响及其转变路径。【结果】生成式人工智能在提高传媒行业效率和生产力方面表现突出,同时在教育领域展现了显著的辅助教学潜力。然而,广泛应用此技术也带来了人的主体性焦虑、就业焦虑、版权焦虑和教育焦虑等一系列问题。【结论】生成式人工智能在传媒和教育领域具有广阔的应用前景,但要充分发挥其潜力,需要有效应对技术焦虑,通过技术赋能和教育改革促进技术的积极融合。尽管技术进步带来了焦虑,但其也是推动变革与创新的重要动力,应以积极态度迎接新技术,以助力传媒与教育领域的持续进步。
-
[1] Brod,C. Technostress:The Human Cost of the Computer Revolution[M]. Addison-Wesley,1984. [2] Ayyagari R ,Grover V ,Purvis R .technostress:technological antecedents and implications 1[J]. 2019.DOI:10.2307/41409963. [3] 赫拉利,尤瓦尔 . 未来简史 [M]. 北京:中信出版社,2017. [4] 胡泳,刘纯懿 .UGC 未竟,AIGC 已来:“内容”的重溯、重思与重构 [J]. 当代传播 2023(5):4-14. [5] Goodfellow I,Pouget-Abadie J ,Mirza M ,et al. Generative Adversarial Nets[J]. MIT Press,2014.DOI:10.3156/JSOFT.29.5_177_2. [6] Vaswani A ,Shazeer N ,Parmar N ,et al.Attention Is All You Need[J]. arXiv,2017.DOI:10.48550/arXiv.1706.03762. [7] Radford A,Wu J,Child R,et al. Language Models are Unsupervised Multitask Learners[R]. 2019. [8] Brown T B ,Mann B ,Ryder N ,et al.Language Models are Few-Shot Learners[J]. 2020.DOI:10.48550/arXiv.2005.14165. [9] 杨礼银,李海艺 . 论人工智能对人的主体性的冲击及化解路径——基于马克思机器论视角的考察 [J/OL]. 云南大学学报(社会科学版),1-9[2024-08-19].https://doi.org/10.19833/j.cnki.jyu.20240726.001. [10] 徐春华,曾繁毅 . 人工智能、劳资关系与劳动收入份额[J/OL]. 当代经济科学,1-18[2024-08-19]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1400.F.20240716.1226.002.html. [11] 李婷 . 生成式 AI 数据训练的合理使用规则研究 [J]. 传播与版权,2024(15):94-100. [12] Hessel,J,Marasović,A,Hwang,J. D,Lee,L,Da,J,Zellers,R,Mankoff,R,Choi,Y. Do Androids Laugh at Electric Sheep? Humor“Understanding” Benchmarks from The New Yorker Caption Contest[J]. ArXiv,2022,abs/2209.06293. [13] 柴剑平,李芙蓉 . 传媒高等教育因人工智能而强:趋势、策略与路径 [J]. 现代出版,2024(7):1-8.
点击查看大图
计量
- 文章访问数: 27
- HTML全文浏览量: 0
- PDF下载量: 7
- 被引次数: 0