云音乐的爱与殇——算法推荐与在线音乐收听体验中的智能迷思

本文运用质性研究方法,采用最大差异的信息饱和法抽样,通过对40位网易云音乐用户展开深度访谈与参与观察,并对访谈所得的用户体验进行类属分析,探讨了云音乐的个体消费、青年想象与文化情境,揭示算法推荐时代的智能迷思,并探讨超越智能迷思的路径。研究发现,算法推荐的云音乐消费行为中,存在逃避抵抗算法和情感依附算法为表征的智能迷思与文化想象,它们技巧性、拟人性地减缓了因算法技术的冰冷变革所带来的文化震荡与技术决定悖论,并形塑了当下网络音乐场景中崭新的文化研究场域。

生成式人工智能价值观的存在问题及伦理风险

现阶段生成式人工智能并不具备自主价值观,但忽视其成长速度却是极为短视的行为。数据与算法是生成式人工智能能力涌现的重要实践基础,生成式人工智能价值观的实践来源与实现路径也在其中。虽然现阶段生成式人工智能价值观尚未形成,但长期以来哲学界对于技术与伦理的探讨以及近年来技术哲学的伦理转向都为生成式人工智能逐渐形成价值观提供了关键性的理论支撑。此外,对于生成式人工智能而言,其价值观在伦理层面可能引发深层风险。