广播电视内容智能监管系统的设计

为了有效解决广播电视行业在内容监管方面存在的问题,如内容合规性、敏感词汇检测、广告监测、节目检索与回放及节目内容分析等,本文基于人工智能技术与多级架构部署,设计并实现广播电视内容智能监管系统。该系统具备对节目内容的智能监测与分析、广告监测、内容评议、监听监看及节目检索等核心功能。内容智能监管系统的应用,能够显著提高广播电视内容监管的准确性与效率,切实保障广播电视节目的质量与合规性。从而有助于推动广播电视内容监管工作的创新与发展。

信息运动视角下内容智能分发平台突破“信息茧房”策略研究

[目的/意义]从信息运动视角分析内容智能分发平台"信息茧房"问题,提出突破"信息茧房"策略,为平台转型提供参考。[方法/过程]通过文献调研等定性方法分析平台信息运动效率的影响因素以及"信息茧房"形成机理,从信息资源组织方式、用户行为与信息运动方式3方面对平台信息运动效率影响因素进行分析,根据平台情境特殊性与信息运动规律特殊性对"信息茧房"形成机理进行探索。[结果/结论]突破"信息茧房"在于提高平台信息运动效率等,从信息资源组织方式、信息用户行为与信息运动方式3方面提出策略。[局限]未对用户行为偏好以及平台信息运动影响因素做深入的实证研究是本文的不足点。

基于中医临床理论的内容智能分发平台“信息茧房”系统量化模型研究

在回顾"信息茧房"研究的基础上,分析了内容智能分发平台用户"信息茧房"量化研究的可行性。从内容智能分发平台服务用户的具体过程入手,对内容智能分发平台"信息茧房"问题进行深入分析,并基于中医临床诊断中"症状—证型—组方—评价"的全过程进行分阶段的多维量化研究,进而推出内容智能分发平台用户"信息茧房"系统量化研究模型,最后对研究中存在的优势与局限性进行简述,并展望下一阶段的研究。

支持内容智能治理的双结构互联网

针对互联网面临的内容大数据趋势显著、内容语义标识缺乏和内容安全态势严峻等内容治理挑战,提出了一种支持内容大数据智能治理的双结构互联网,以现有互联网体系结构作为主结构,以基于辐射-复制范型的播存网络作为次结构。介绍了双结构互联网的体系结构设计原则、核心理念和内容智能治理实现机制,尤其对统一内容标签UCL国家标准与富语义矢量编码、热门内容汇聚与UCL安全能级模型、UCL知识空间与内容汇聚研讨厅等内容智能治理关键技术进行了详细阐述。最后,通过研发双结构互联网内容智能治理原型系统,对双结构互联网及其内容智能治理能力进行了验证。双结构互联网为破解内容大数据治理难题提供了网络体系结构层面的创新解决思路。

一种可用于基于内容智能检索的知识表示方式

在基于内容的智能检索中,多媒体信息的知识表示方式是应该首先解决的关键问题之一。文章总结分析了基于内容的智能检索中现有的一些知识表示模型,在此基础上提出了一种新的可用于基于内容的智能检索的知识表示方式,为今后的研究提供了一些新的思路和方法。

.NET环境下基于图像内容智能检索的研究

计算机信息技术的发展,图像数据的无序激增,人们面临如何在大量的图像中查找有用信息的问题,于是图像检索技术成为研究热点。而目前的图像检索技术主要有基于关键字查询和基于图像内容查询两种方式,他们都存在或多或少的缺点,不是过于主观就是过于客观,不能很好的满足人们的需求。为了弥补他们的缺点,更好的解决图像检索问题,提出了一种基于内容的图像智能检索方案,在基于内容的图像检索的基础上结合人工智能的推理机制,利用智能推理的优势来改善检索效果,实践证明文中所述的方法是有效的。

厂播电视内容智能监管系统关键技术简述

进一步提升广播电视内容监测水平，辽宁省广播电视监测中心建设了广播电视内容智能监管系统，本文对该系统关键技术做简要的介绍。

人工智能生成内容的著作权法之辩

根据输入指令与输出内容的比例关系,可将人工智能生成内容依次分为孪生内容、伴生内容和原生内容。人工智能生成内容主要涉及三个著作权法问题。一是机器阅读的法律性质问题,法定许可说能更好地兼顾著作权专有属性与公有属性,实现权利行使与限制的动态平衡。二是生成内容的可著作权性问题,需要结合内容类型并考虑输入指令的潜在影响。同比例复制的孪生内容不属于作品,差异化表达的伴生内容属于演绎作品,创造性表现的原生内容属于原创作品。三是生成内容的著作权归属问题,除另有协议外,需要结合内容类型并考虑所有者、使用者的贡献程度。孪生内容因不属于作品,无人享有著作权;所有者、使用者对伴生内容的形成均有重大贡献,基于概括合作行为与意识,所有者、使用者共同享有著作权;只有所有者对原生内容的形成具有重大贡献,所有者单独享有著作权。

人工智能生成内容确权模式的嬗变与数据财产权的确立

人工智能生成内容已深入应用到社会生产生活当中。在数据确权制度诞生之前,各国立法、司法和理论界大多主张以著作权法保护人工智能生成的数据。由于狭义著作权确权模式饱受“独创性”诟病,转而走向邻接权确权模式。然而,透过人工智能生成内容的技术和法律本质可以看出,该客体和邻接权的保护客体以及设立目的并无相关之处,盲目扩大邻接权的保护范围不仅会遭到理论与制度的挑战,而且在司法实践中也会捉襟见肘。因此,必须走出著作权保护模式的藩篱和迷雾,直面人工智能生成内容的本质,构建具有合理性的新型财产权制度。从数据视野来看,人工智能生成内容的技术本质为数据,法律本质为数据财产。随着数据时代的到来以及数据立法的展开,人工智能生成内容的数据财产权确权模式必然浮出水面。数据财产权确权模式是依托于数据法律制度的出现与发展提出的,是立足于人工智能生成内容的数据本质形成的,是基于人工智能生成内容的数据财产法律属性揭示的确权模式选择。在综合考量产业目的、盈利模式、风险成本、商业实践以及使用者目的来看,人工智能生成内容的权利主体应当为服务使用者而不是服务提供者,权利保护应适用“财产规则”和“禁易规则”。

论人工智能生成内容的可版权性:以用户的独创性表达为视角

AIGC既包含来自机器的选择,也包含来自人类用户的选择。当后者满足独创性表达要求时,AIGC便足以被认定为作品。在判断用户的独创性表达时,裁判者应当关心人贡献了什么,而不是工具贡献了什么;应当关心人贡献了什么,而不是人没有贡献什么;应当关心人贡献的实质,而非纠结于其形式。在以上原则的指导下,既有的作品构成要件规则足以支持相当一部分AIGC获得作品资格。AIGC的所谓“随机性”,只是发生在用户指定范围内的“随机”,并不妨碍用户控制达到著作权法的要求。作为文本的提示词,具有转化为包括视觉表达在内的其他类型表达的可能性。若以摄影为参照系,AI与传统工具的比较不仅不能导致对作品资格的否定,反而能够凸显“工具贡献大并不意味着人的贡献不足”。著作权法的“宽进宽出”结构提示我们,将用户做出独创性表达的AIGC纳入著作权法图式是在认知层面最为经济的利益平衡分析框架。考虑到独立创作例外和版权救济手段的灵活性,承认AIGC获得作品资格的可能性并不会过度妨碍公众自由。

人工智能生成内容(AIGC)的作品认定困境与可版权性标准构建

以ChatGPT为代表的新一代生成式人工智能的多元化应用,助推人工智能生成内容(AIGC)新业态的井喷式发展。AIGC在外观形式上已经高度趋同于人类创作的作品,但因受限于作品创作主体的逻辑,引发了AIGC“作品”认定的制度困境。从独创性、审美意义、价值宗旨、技术逻辑这四个要素出发,对AIGC的作品认定进行综合解析,不难发现AIGC已经具备可版权性的基础条件。因此,理应加快立法步伐,重构著作权法的作品类型制度,新设AIGC“作品”法定类型,以明确AIGC的著作权法保护路径,为AIGC的出版、发行以及市场交易等版权新业态提供制度规范与支撑。

在线社区中人工智能生成内容的识别方法研究

[目的/意义]生成式人工智能会对在线社区造成一定程度的AI信息污染,研究多种AIGC识别方法对防范快速进化的生成式人工智能带来的负面影响有重要意义。[研究设计/方法]首先在以新浪微博54个大类主题为主的多个在线社区平台中构建了HAC数据集,其中包含100,873条分别由人类和生成式人工智能撰写的信息;然后探究当前6个主流深度学习和7个机器学习方法是否能识别在线社区中的信息是由人类还是由生成式人工智能所撰写;最后提出了一种BEM-RCNN方法进一步提高AIGC的识别精度。[结论/发现]从构建的数据集中可以看出,生成式人工智具有强大的“类人表达”,能够模拟人类在社交媒体平台上发布和回复内容。实验结果表明,提出的方法准确度达到96.4%,能够很好地识别在线社区上的内容是由人类还是AI撰写。在精度、召回率、F1-值和准确度上均优于BERT、ERNIE、TextRNN等其他13种主流的方法,验证了其性能优势。同时,大量探究实验也证明了当前主流的机器学习方法虽然精度低于此方法,但是也能够识别部分AIGC。[创新/价值]使用多种方法去识别社交媒体上的AIGC,防范生成式人工智能对社交媒体平台造成的信息污染。

护理硕士研究生使用人工智能生成内容工具体验的质性研究

目的了解护理硕士研究生使用人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)工具的真实体验,探索相关驱动和阻碍因素,为提高研究生的数智素养提供参考。方法采用描述性质性研究方法,于2024年2月—4月对14名护理硕士研究生进行半结构式访谈,将访谈录音转录成文本,运用主题分析法对访谈资料进行分析。结果共提炼3个主题:对AIGC工具产生浓厚兴趣,使用AIGC工具的获益感,使用AIGC工具的顾虑。结论护理硕士研究生拥抱和接受AIGC工具在其科研中发挥辅助作用,在促进自主学习、提升学术写作水平等方面获益,但信息可靠性、可获得性、安全隐患等构成使用AIGC工具的障碍,这些结果为护理教育者构建人工智能时代背景下提升护理研究生数智素养的教育策略提供了参考。

人工智能生成内容赋能创新产品设计流程的机遇与挑战

随着人工智能技术的飞速进步,特别是人工智能生成内容在各个领域的广泛应用,产品设计创新流程正经历着深刻的智能化变革。本文通过回顾传统并行式产品设计流程的各个阶段以及AIGC(Artificial Intelligence-Generated Content,人工智能生成内容)融合设计领域案例研究,提出AIGC赋能的创新产品设计流程模型,并剖析了当下产品设计领域需要把握的机遇和即将面对的挑战。

人工智能生成内容的著作权客体性思考——兼论作品判定的独创性标准选择

以基于转换器的生成式预训练模型(GPT)为代表的高阶人工智能凭借其强大的智能型内容生成机制,使得内容产品生产中的技术占比不断上升,人的直接投入占比相对下降,传统著作权法作品的独创性要求、权利人本原则等基本理论受到冲击。面对人工智能生成内容(AIGC)可作品性问题,基于自然人智力投入的创造性本质理论和闭合性作品概念显得力不从心。在过程视角下(主观标准),人工智能内容生成过程符合人类创作的思维特征;在结果视角下(客观标准),人工智能生成内容具有著作权作品的外观形式和信息消费功能,符合著作权作品的本质属性。如果人为割裂人工智能生成内容与著作权作品在产生过程和实质作用上的同质关系,强行区分人工智能生成内容和自然人创作作品的法律性质,则有悖著作权法因应技术发展调整信息消费品利益的制度旨趣,最终将导致著作权法律秩序的混乱。

界限的漂移与主体性的守护:智能化内容生产潮流下人的主体性问题反思

智能时代,人类主体在走向复合化,这既体现为人机一体的赛博格化主体,也体现为智能技术连接的复合人类主体。智能机器对人的思维、语言、意识、情感、社会性等的模仿能力越来越强,这使得人与机器之间的能力界限不再明晰,但人类身体及其生理层面的机理仍难以被机器认识与模仿。对人类来说,思维、语言等能力也仍是维护其在内容生产中的主体性的关键要素。未来的内容生产越来越多地基于人机协同,在协同中,人需要通过意向性、创造力和专业性等来进一步守护自己的主体性。我们也要警惕智能机器对主体性的反噬风险,特别是技术逻辑的泛化风险和增强中的削弱风险。在未来,人类需要更好地理解“人是目的”的含义,以德性、理性和自律来应对机器带来的挑战。

人工智能生成内容赋能高等教育数字教材建设的价值指向与路径

人工智能生成内容作为人工智能技术的新赛道,赋予高等教育数字教材建设新动能,具有强大技术潜力和明确价值指向,有助于推进教育公平和教育现代化,建设终身学习型数字社会,充分发挥学生主体性。面对数字教材管理机制不完善、教材优势发挥不充分、高等教育主体性显示不足的困境,人工智能生成内容赋能高等教育数字教材建设,应在体现数字教材国家性、科学性和时代性的根本遵循下,一方面,坚持沟通取向,畅通教材建设相关主体协作渠道;另一方面,坚持技术取向,注重数字教材知识传递功能、智能导学功能以及过程性评价功能的挖掘与升级,以推动新时代高等教育数字教材建设的发展。

智能重构传播生态:内容生成的范式演进与智能交互的未来构想

当前,人工智能技术正改变传媒业既有格局,人工智能生成内容(AIGC)、虚拟数字人与AI智能体(AI Agent)的深度融合,正在构建集智能创造、生动呈现与自主交互于一体的全新传媒生态体系。作为革新媒介内容生成方式的“最强大脑”,AIGC颠覆了传统的内容创作范式。作为AIGC智慧输出的具象化载体,虚拟数字人扮演着“智能身体”的角色。AIGC与虚拟数字人的结合,共同构筑了AI智能体这一更为高阶的智能形态。未来,多AI智能体将会进一步构建协作模式,驱动传媒业态转型,塑造传媒生态的智慧未来与价值共创的新篇章。

新质生产力视域下人工智能生成内容的可版权性与治理路径

人工智能技术在内容创作领域的应用引发关于其生成内容的可版权性与治理路径的讨论。探讨人工智能生成内容的特性、版权归属及治理策略,分析其原创性、作者身份和创作意图的法律界定,提出立法、行政和技术层面的治理路径,以期为相关法律制度的完善与实践操作提供参考。

人工智能生成内容著作权归属研究

人工智能对创作行为的介入给传统著作权归属制度带来了挑战,包括对创作行为的冲击、对创作主体的消解以及现有激励机制的失灵等。新的技术环境下对于“创作”需要有新的诠释,“创”仅要求作者具有创作意图而非具体构思,“作”可以由技术工具代为完成,人工智能使用者由此而具备了成为作者的基本条件。人工智能自身在哲学和法律意义上都不具有主体性地位,而其他主体已经获得了足够激励,因此,作品利益最终向使用者集中。这不仅符合著作权制度以人类创造力为核心的目的转向,而且能体现人本主义原则、成本与收益原则、公众利益优先原则,符合技术发展、著作权法理论与实践要求。