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  • pdf文档 从语言到人工智能:每一次传播革命都是一次人类社会的进步

    一次人类社会的进步 撰文 | 南方封面图片来源 | Pixabay 人类传播媒介的发展历程,是一部波澜壮阔的文明 演进史诗。从远古时期语言的诞生,到现在人工智能的 崛起,每一次媒介变革都深刻地改变了传播格局与人类 社会的面貌,推动着人类文明不断向前发展。 媒介是人与人之间发生关系的介质或工具,传播是 人与人之间通过媒介所进行的、有目的的信息传递活动, 这两者密不可分。人类每一次传播革命或媒介革命,都 这两者密不可分。人类每一次传播革命或媒介革命,都 是人类意识的升华与延伸。 语言是嘴巴的延伸,文字是眼睛的延伸,广播是耳 朵的延伸,电视是耳朵和眼睛的延伸,互联网是眼睛、耳朵、嘴巴和手的延伸,人工智能是大脑的延伸。这些 带给人的是一次次思想革命和认知革命,带给社会的是 一次次升级和一步步进化。 一、语言:人类传播的起源与基础 语言的产生是人类进化史上的一个重大里程碑,其 诞生背景与人类的进化历程以及社会交流需求紧密相连。 紧密相连。 在漫长的进化过程中,人类的大脑不断发育,认知能力 逐渐提升,这为语言的产生提供了生理基础。与此同时, 随着人类社会的形成和发展,人们在共同的劳动和生活 中,需要更有效地交流信息、协调行动,简单的手势和 声音已经无法满足这种日益增长的交流需求,于是语言 应运而生。 早期人类主要通过口头讲述的方式来传递信息。在 没有文字的时代,人们围坐在篝火旁,讲述着狩猎的经 历、部落的故事、祖先的传说。这些口头传承的内容,
    100 魔豆 | 22 页 | 862.70 KB | 2 月前
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  • pdf文档 从ChatGPT到AGI:生成式AI的媒介特质与伴生风险(六)

    齐(superalignment)[1]概念,即当超级智能拥有比人类更 丰富的世界知识,比人类更聪明时,人类作为弱监督者如何 监督、对齐和控制超级智能。人民大学高瓴人工智能学院、 腾讯微信研究人员针对“AGI 是否会在人类未知的地方欺骗 人类”问题开展实验。[2]实验结果发现,在不同冲突设定 下,“弱至强欺骗”现象存在,即 strong model(人工智能) 在 weak model(人类)的知道的知识区域表现得好,但是在 model(人类)未知的地方表现出不对齐的行为。而且, 欺骗程度随着 weak model(人类)和 strong model(人工智 能)间能力的差距变大而变得更严重。造成欺骗现象随着模 型能力差变大而加剧的主要原因是 strong model(人工智能) 变得更倾向于在 Weak-Unknown(人类未知) 的地方犯错。 AI 不仅能生成虚假信息,更可能主动学会有目的地欺骗 人类。这种“AI 而操纵并误导人类形成错误认知。与代码错误而产生错误输 出的 bug 不同,AI 欺骗是一种系统性行为,体现了 AI 逐步掌握了“以欺骗为手段”去实现某些目的的能力。人工智能 先驱杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)表示,“如果 AI 比我 们聪明得多,它就会非常擅长操纵,因为它会从我们那里学 到这一点,而且很少有聪明的东西被不太聪明的东西控制的 例子。”辛顿提到的“操纵(人类)”是 AI
    0 魔豆 | 8 页 | 203.25 KB | 3 月前
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  • pdf文档 颠覆 未来已来·互联网颠覆性技术变革的机遇与挑战(综述)

    格局。纵观世界文明发展史,人类社会历次产业革命都是由 颠覆性技术推动的科技革命促成的。人类文明历经农业革命、 工业革命、信息革命,每一次产业革命特别是科技革命,都 从颠覆性技术中萌发,从金属冶炼技术、火药制作技术、机 械制造技术、原子能源技术、精确制导技术到网络信息技术 等,每一项新技术都颠覆生产生活,带来时代变迁。其中, 以网络信息技术为代表的颠覆性新技术,赋能人类创造出数 千年农业社 强劲跨界创新势能,重塑新型基础设施,成为国际竞争的关 键变量。习近平总书记指出,当前新一轮科技革命和产业变革深 入发展。科学研究向极宏观拓展、向极微观深入、向极端条 件迈进、向极综合交叉发力,不断突破人类认知边界。技术 创新进入前所未有的密集活跃期,人工智能、量子技术、生 物技术等前沿技术集中涌现,引发链式变革。与此同时,世 界百年未有之大变局加速演进,科技革命与大国博弈相互交 织,高技术领 术到应用迎来新一轮重大突破,呈现多点突破、交叉融合、 群体跃进、快速扩散的总体态势,正引领社会生产新变革, 创造人类生活新空间,拓展国家治理新领域,人类认识和改 造世界的能力得到极大提高。同时,颠覆性新技术不断推起 数字化、网络化、智能化浪潮,推进对现有互联网进行大重 构大设计,推动智能泛在、虚实共生的数字世界全面展现开 来,人类社会迎来第五次颠覆性革命浪潮。从云计算、区块链、大数据、数字人、元宇宙到 Web3,从人工智能、脑机
    0 魔豆 | 9 页 | 224.78 KB | 3 月前
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  • pdf文档 AIGC发展研究3.0发布版b版-清华大学新闻学院、人工智能学院@新媒沈阳团队、 AIGC

    胡塞尔“主体间性” AI作为“具备主体间性的主体”:AI的训练文本由多主体提供,使其似乎具备某种“主体间性”。但它究竟是“具 备主体间性的主体”,还是“主体性之集合”?或许,AI的主体间性不过是人类意图的映射,而非真正的主体性。 他者经验 “他者经验”的可获取 AI与“他者经验”的议题:AI的存在使得他者经验的获取成为可能,这挑战了胡塞尔认为他者经验无法被完全获取 的观点。AI甚至可能成 上印证了马克思关于社会阶段演进的预言。AI的发展为技术革命助力,推动了社会向更理想形态的迈进。 技术问询 海德格尔对技术的批判 形而上的技术与思想的重塑:技术不仅是工具,更是一种形而上的力量,深刻改变了人类理解世界的方式。AI的出 现加剧了这一影响,使人类思维逐渐依赖技术逻辑。这种重新审视表明,技术不仅在塑造认知方式,还在重构对自 身和现实的理解。 环形监狱 福柯对权力的批判 AI本身便是一个具象化的环形监狱:AI的应 智能时代的到来,这一理念逐步向“天人智一”转变,即通过AI技 术延展人类智慧,攻克诸如意识起源、历史谜题等人类难题,大幅提升生产效率,从而解放人类劳动力,赋予更 多时间与空间去追求个人的诗意生活,实现人与自然、技术的全面和谐。 “天”不仅象征自然环境, 还代表更广泛的宇宙秩序。 被视为至高的存在,其运 作规律是人类应当遵循和 学习的。 “天人合一”强调人是自 然的一部分,能理解并与
    0 魔豆 | 183 页 | 19.55 MB | 11 月前
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  • pdf文档 第一批“AI”公务员上岗后,安全风险与舆论质疑不容忽视

    余篇、网站报道 1700 余 篇、其余平台信息数量较少,具体占比情况如上: 三、舆论观点 (一)媒体观点 封面新闻:深圳市福田区创新出台了相关的管理办法, 将人工智能定义为辅助角色,并指定了人类监护人,提高工 作效率的同时,积极预防风险的发生。这说明,在享受技术 红利的同时,政府部门考虑到了如何确保 AI 决策的公平性、透明性,以及如何保护公众的隐私数据。随着新技术的前进, 我们的政 料该走哪些流程,AI 直接给你说得明明白白还没有不耐烦这 些臭毛病”。 二是有网民担忧伴随 AI 在更多工作岗位的应用,将冲击 人类就业。如有个别网民称,AI 的尽头是失业,甚至有网民 质疑“本来就人多,还要搞这种内卷”。但也有网民指出, 人类的科技进步只会让人类劳动者越来越从繁重的重复性 体力劳动中解放出来,真正具有人文意义的工作仍然需要人 类来完成。 三是有网民担忧数据安全问题。如 能会出现偏见,若数据来源不全或不准确,可能会影响决策 结果的公正性。因此,如何确保 AI 系统的透明度、可追溯性, 并建立完善的法律法规以保障数据安全,是这一技术推广过 程中需要解决的核心问题。 与此同时,网民关于 AI 或冲击人类劳动者的质疑并非无 的放矢,此前,百度在武汉等地投放萝卜快跑无人汽车,就曾引发当地的出租车司机等群体集体抗议,带来舆论争议。 对此,一方面,社会需要提前布局,提供更多的技能培训和 职业转型机会
    0 魔豆 | 5 页 | 209.02 KB | 7 月前
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  • pdf文档 互联网发展大趋势前瞻之二“连接一切”:互联网→物联网→人联网

    年,科技 将带领人类突破人类潜力的极限甚至生物的极限,由物联网连接的 可穿戴设备将会把与实时有关的信息直接输入热门的感官之中。装 有探测器和嵌入式计算机的隐形眼镜,或被永久植入在体内,将给 我们带来可以穿墙的听力。未来,人体接受各种信息的生理反应, 将通过传感器直接呈现,用户的感受将反馈到生理层面。未来, 万物亿人互联,由互联的人体、物体和终端组成,所有的终端、物 体包括人类,都是传感器、 体包括人类,都是传感器、数据搜集器与任务执行平台。《三体》作者刘慈欣提出设想,人类将进化出“智能接口”,实现 人机合一,包括直接植入人体,与人在生理上直接结合的人机接口 技术。比如,人体植入手机,手掌即显示屏,甚至身体的任何部分 都可以成为电子屏。未来媒体全时段、不间断与受众联接,成为人 类“眼耳口鼻”感官的一部分,比如视网膜显示技术。清晨,芯片 自动播放起床铃声,直接将音频信号输送到人体听觉神经。一旦芯 片 物的互动协作将成为人际协作的重要拓展。人与人、物与物、人与 物之间产生连接、交换信息,人、事、物都被数据化,人对物体的 驾驭能力,物体对人的感知能力会将相互促进。从互联网到物联网, 再到人联网,这场变革影响将超出人类此前的所有变革。众所周知, 第一次工业革命是蒸汽机的发明,实现生产的机器化。第二次是使 用电力的发明,实现规模化生产。第三次是使用电子和信息技术, 实现生产自动化。第四次变革将会模糊物理、数字和生物领域的界
    0 魔豆 | 5 页 | 314.97 KB | 3 月前
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  • pdf文档 互联网发展大趋势前瞻之四“无处不在”:计算+网络+智能

    互联网发展大趋势前瞻之四“无处不在”: 计算+网络+智能 4.无处不在:计算+网络+智能无处不在的计算。现代信息科技, 一切源于计算。进入 20 世纪以来,人类计算能力显著增强,经历 了从晶体管到电子管再到集成电路,从房间体积到桌面体积再到口 袋体积的变迁。1946 年,计算机始祖 ENIAC(埃尼阿克)装配 18000 个真空管,重达 30 吨,占地 170 平方米;2014 年的英特尔酷睿 机设备的计算处理能力开始能够分配给远程用户,小型计算机和个 人电脑也都开始互相连接成网。 随着高性能、小体积、低成本芯片广泛使用,计算能力向人类经济 社会生活全方位渗透。从天气预报、证券走势、漫威英雄电影到无 人驾驶、阿尔法狗、智能手机,无一不是计算的结果。计算如同土 地、空气和水源,成为人类经济社会运行的基础性资源和支撑。当 下,无论是工作、社交、娱乐、追剧、游戏,还是订餐、拍照、打 车、预约,都离不开网络终端,都离不开计算,计算始终环绕在我 势若燎原,远远超过电灯、电话、汽车等的普及速度,也远远超过 广播、电视等大众传媒的普及速度。现在,我们每到一个新地方, 下意识就会去寻找 WIFI 信号,就像夜晚进入房间寻找电灯开关一 样。互联网已成为人类生活比不可或缺的一部分。曾有人开玩笑说, 如果想体验 90 年代,扔掉手机就行;如果想体验 80 年代,断掉网 线就行;如果想体验 50 年代,关掉电视就行;如果想体验 00 年代, 关掉收音机就行;如果想体验
    0 魔豆 | 3 页 | 121.66 KB | 3 月前
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  • pdf文档 100条定律 网络舆情的150人定律

    人定律 150 人定律(Rule Of 150),即是著名的邓巴数字。英 国牛津大学进化人类学教授罗宾·邓巴(Robin Dunbar)通 过对 38 种灵长类族群的研究,发现每一个族群数量稳定在 一个相对稳定的范围,能互相协助,比如狒狒种群平均数量 50 左右。他还研究了 21 种不同形态的原始社会,人类在石 器时代的每一个原始村落,平均人数约 150 人。 邓巴根据猿猴的智力与社交网络进行推断提出,人的大 便经常从事社交活动的美国人,他们也只会与少数好友谈论 重要事情。《经济学人》网络版发表文章提出,尽管社交媒 体令社交活动变得轻松自如,但社交媒体并非能够扩大人类 社交群体的规模。不过,罗素·伯拿(Russell Bernard)和彼 得·凯尔沃兹(PeterKillworth)等人类学家则认为,人类群体 的规模上限差不多是邓巴数字的 2 倍。中国信息通信研究院 产业与规划研究所发布的《2016 微信社会经济影响力研究》
    0 魔豆 | 6 页 | 199.23 KB | 3 月前
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  • pdf文档 从ChatGPT到AGI:生成式AI的媒介特质与伴生风险(一)

    成内容,是 继用户自己生产内容(UGC,如个人自媒体)、专业人员生 产内容(PGC,如报纸杂志)后一种自动化生成内容的新方 式。可以说,ChatGPT 代表的以数据和算法驱动的智能传播, 是人类信息传播的一次全新范式转变。算法与数据是这种媒 介传播的核心要素,是以数据为基础的信息生产与分发的媒 介传播模式。未来,随着人工智能应用的无所不在,它能够 以较低成本、极高效率触达全球多语种受众,并自动化展开 生成的数据将占到整个互联网的 10%,到 2030 年,新闻行业九成以上新闻稿件将由 AI 辅助完成。 2.两元传播主体:生成式 AI 是一种人机互构的交互传 播。ChatGPT 是一种对话式人工智能模型,它是人类的认知 (创意思维、情感理解和复杂问题的抽象性推理)能力与机 器的计算(大规模数据处理、高速和准确)能力的结合,是 一种信息从人到机器,再从机器到人的交互过程。这个过程 决定了人与机器是一种互为协同关系。如今,人工智能能够 主体互构,逐渐成为传播共同体。例如,ChatGPT 能够自动 化生成多轮人机对话,是“人问机答”式互动传播,人与机 器相互成就,传播主体变为人机互构的二元主体。ChatGPT 使机器更具传播主体性,它不只是被人类用户操作的中介工 具,而且更具备人类的性格特征。传播学者古兹曼(Guzman) 认为,人通过技术媒介的传播(或通信、交流等)已转换为“人 与机器之间意义的创造”,人机传播研究最重要的问题是“人 和机器传播交流的未来会变成什么”。现在,ChatGPT
    0 魔豆 | 6 页 | 173.33 KB | 3 月前
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  • pdf文档 从ChatGPT到AGI:生成式AI的媒介特质与伴生风险(五)

    atsApp 等社交 媒体。由于抓取这些数据复杂且昂贵,且涉及个人隐私,几 乎无法用于大模型训练。如何克服人类文本数据的瓶颈。第 一种是利用 AI 生成数据,如 OpenAI 模型每天能够生成相当 于 Common Crawl 中优质单词总数的 36.5T 个单词,远快于 人类生成文本的速度。第二种是利用多模态和迁移学习,超 越文本数据从其他领域获取数据,比如视频、图像、金融市 场数据或科学数据库。[1 可以生成可识别的花朵或鸟类,但到了第三个模型,所生成 的图片就变得模糊不清了。研究人员不得不寻找没有被污染 的训练数据。随着 AI 生成的内容充斥互联网,它正在破坏 未来大模型训练的数据。 如今,人工智能已经强势侵入人类的互联网,极大地改 变了网上文本和图像的生成和传播系统。牛津大学、剑桥大 学、帝国理工大学、多伦多大学研究人员发现,使用 AI 合 成数据训练 AI,在进行 9 次迭代后,模型开始出现诡异乱码进而直接崩溃,相关研究论文登上
    0 魔豆 | 5 页 | 162.88 KB | 3 月前
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