生成式AI與新質內容生產力——從理論解讀到實際應用(簽名版)
喻國明 楊雅等
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商品描述
觀點精要
1.不使用或不懂如何使用AIGC,就如電力時代還要驢拉磨、人推車一樣。未來,不是人工智能打敗人,而是掌握人工智能的人或者機構,打敗那些沒有掌握人工智能的人和機構。
2.有專家說:“在生成式AI面前,所有行業都要重做一遍。”這是因為,人工智能技術作為媒介,為我們提供了價值連接、價值匹配的全新思路和全新可能。
3.人工智能的出現引發了網絡社會運行機制的深刻變革,使得超越各類顯性權力的“網絡化”邏輯逐漸成為主導社會運行的核心力量。
4.媒介的價值變遷是以協同互構的方式螺旋式前進,並發展出資源連接更高效、生產實踐更自由、科學技術更包容的一體化媒介社會生態。
5.新興技術的社會融合更需要容錯機制。因技術所產生的問題,其實也是可以通過技術本身找到解決方案的。
6.因特網開闢了“空間革命”,智能手機的出現帶來了“時間革命”,生成式AI則可能形成“思維革命”,並重塑各行業生態乃至整個社會。
7.生成式AI在傳播領域的應用,本質上就是新質內容生產力。
作者簡介
喻国明,北京师范大学新闻传播学院教授,博士生导师,教育部长江学者特聘教授。享受国务院特殊津贴的专家。主要社会兼职:国务院学位委员会新闻传播学学科评议组成员、北京市社会科学联合会副主席中国传媒经济学会会长、中国传播学会副会长、教育部人文社会科学研究重大基地中国人民大学新闻与社会发展研究中心主任、中国《中国传媒发展指数( 蓝皮书)》主编、《中国社会舆情年度报告(蓝皮书)》主编等。迄今为止,独著、合著出版的学术专著、教材、蓝皮书共26本,论文600余篇。
目錄大綱
目 錄
第 一章 生成式AI的智能化輔助:重新理解用戶洞察 001
第 一節 從事實到價值:生成式AI內容生產與提問原則 002
一、問題分工:從向後整合到向前創新 002
二、問題意識:從簡單問題到深度問題 004
三、問題解決方式:從人腦方案到內外腦並用 007
四、問題底層邏輯:從事實之域到價值之維 011
第二節 從框架到指令:生成式AI提問的關鍵因素 012
一、背景信息:為提問增強場景要素 013
二、提問框架:為提問註入價值判斷 015
三、提問指令:為提問形成可行腳本 017
四、提問流程:為提問明確設計指令 023
第三節 從分眾匹配到要素融合:生成式AI時代的用戶需求 025
一、用戶需求與表達:定義、特徵、演化 025
二、生成式AI驅動用戶需求與需求表達的變革 029
三、生成式AI時代用戶需求的新樣態 032
第二章 生成式AI的智能化變革:人機交互與人機關系 036
第 一節 生成式AI時代交互範式與人機關系的重構 037
一、理解人機交互範式:人類系統與機器系統的連結界面 037
二、生成式AI時代自然交互範式的主要特徵 039
三、生成式AI時代人機關系的深刻變革 042
第二節 生成式AI時代人機交互的媒介實踐與行動路徑 045
一、人機自然交互的媒介實踐 046
二、人機自然交互範式的實踐進路 051
第三節 生成式AI時代傳播生態治理:負責任創新視角 054
第三章 生成式AI的人類增強:提示工程師的社會角色 061
第 一節 價值挖掘者:提示工程師的助推作用 062
一、基礎概念:提示工程、提示詞與提示工程師 062
二、提示工程師:工程哲學轉向下的新社會角色 065
三、提示工程師的價值挖掘作用與目標指向 067
第二節 技術嘗新者:提示工程師在垂直領域的場景應用 069
一、專業應用場景 070
二、個人應用場景 078
第三節 提示工程師的職業規範與未來可能 082
一、提示工程師的職業規範 082
二、提示工程師的未來可能 085
第四節 信任校準:人機融合協同演化的底層邏輯 093
第四章 整體性認知:大語言模型素養的現狀與發展 097
第 一節 大語言模型素養:基本觀念和思維方式 098
一、差異與鴻溝:社會對大語言模型的理解現狀 098
二、走向彌合與信息救濟:用戶大模型使用素養 113
三、思維鏈與思維樹:大語言模型提示工程的認知策略 115
第二節 大語言模型使用的風險評估、邊界規則和倫理標準 118
一、大語言模型使用的風險評估 118
二、校準基點:技術的權力置換與社會格局重組 120
三、大語言模型使用的邊界規則 122
四、大語言模型使用的倫理標準 127
第三節 行為準則與社會支持:推動人工智能與社會的雙向互動 132
一、“生成式AI大模型+”將是下一個風口 133
二、搭建“以人為本”的可行性框架 134
三、推動生成式AI的應用與治理不斷深化 135
第五章 底層賦能:生成式AI在內容生產領域的應用 137
第 一節 生成式AI對媒介內容生產的生態級革命 138
一、從OGC到AIGC的媒介內容生產模式的嬗變與發展 138
二、生成式AI對媒介內容生產的底層賦能 140
三、生成式AI浪潮下媒介用戶內容生產的調整轉型 144
四、風險與規訓:未來的內容生產要把握好人機互構過程中人類主體性這一價值錨點 149
第二節 媒介用戶:界面再造與生產流程的“賦意” 150
一、界面重塑:生成式AI時代的深度社會連接 151
二、人機協同:智能化的內容生產工作流 160
三、社會全實踐領域:生成式AI的深度嵌入和價值觀照 166
第六章 傳薪播火:生成式AI促進學術生產領域的升維 170
第 一節 生成式AI作為智能方法的意義、價值與基本範式 171
一、智能研究方法:提升學術研究的精準度與效率 171
二、科學研究的“第五範式” 173
第二節 生成式AI作為工具的強大增強性賦能 179
一、智能科學研究範式與學術文獻 179
二、生成式AI時代的學術閱讀與知識吸收 182
三、大語言模型與學術寫作輔助 185
第三節 生成式AI作為智能主體的替代性賦能 190
一、生成式AI與變量策略 190
二、生成式AI與假設檢驗 193
三、生成式AI與數據分析 195
四、生成式AI與理論構建 200
第四節 生成式AI的廣泛應用是對學術生產力的升維改造 203
一、生成式AI對傳統知識生產秩序的解構 203
二、知識革命:生成式AI浪潮下學術生產力的躍升 206
三、生成式AI推動新型交叉學科建設 209
第七章 促成所有行業重做一遍:生成式AI的現實發展與未來趨勢 211
第 一節 生成式AI的媒介化機制 212
一、融通機器智能與人類智能的算法媒介 212
二、借助機器解構力和人類牽引力實現社會負熵化 215
第二節 生成式AI的現實發展 218
一、生成式AI的發展基礎 218
二、生成式AI的主要應用 220
三、生成式AI的行業重做 226
第三節 生成式AI的應用場景和實踐案例 231
一、生成式AI+傳媒:人機協同生產,推動媒體融合 231
二、生成式AI+電商:推進虛實交融,營造沉浸體驗 231
三、生成式AI+影視:拓展創作空間,提升作品質量 233
四、生成式AI+娛樂:擴展輻射邊界,獲得發展動能 234
五、生成式AI強化科技創新場景 235
六、AI+專家判斷生產模式 237
第四節 生成式AI的未來趨勢 240
一、短期:改造內容系統,革新內容生產範式 240
二、中期:改造認知系統,重建人類認知系統 241
三、長期:改造文化系統,再構社會文明形態 243
參考文獻 247