AIGC对全媒体生产传播体系的影响及对策建议

从ChatGPT商业模式和应用生态的发展趋势中,可以感受到AIGC技术让人工智能根据需求直接参与生产,大大加速了数据、信息和知识运用到生产中的效率和进程,极大降低了现实世界进入数字世界的门槛与成本,并将从内容生产方式和供给结构、传播交互方式和格局、内容应用和舆论影响、内容生产协作和利益分配这四个方面改变全媒体传播体系。

技术赋能:全媒体触达的破局之路

本文以新华社国家重点实验室实践为基础,分析探讨技术赋能与新闻触达、传播效能之间的关系。主流媒体的科技赋能能力对于新闻触达和传播具有至关重要的作用,全媒体触达使新闻受众可以更快更有效地获取最新新闻,形成更加细腻的新闻体验。同时,也让新闻媒体可以有效地与受众进行沟通交流,从而更好地推动公共事务的发展和舆论引导。

卫星新闻的融合传播意义及生产流程研究

卫星传感器采集地物电磁波,通过物理模型与空间数据挖掘算法,实现观测数据到地表变化、人类活动的动态感知,具有超时空性、及时性、可对比性、易可视化性等特点,与全媒体时代的新闻生产需求十分契合,孕育了新的融合媒体形态——卫星新闻。本文详细阐述了卫星新闻的概念及产品生产的理念和流程,延伸了新闻从业者的感知范围,重塑了新闻的边界;在理论上,以卫星数据作为新的客观信源,以数据驱动的可视化表达作为新的媒介,拓展了传统的大众传播模式;在实践上,建立了卫星数据驱动的新闻产品生产流程,包括新闻选题转化、数据收集、数据处理及可视化等关键步骤。结合新华社卫星新闻实验室的产品实践,验证了所提出卫星新闻的大众传播模式和生产流程的有效性。

基于生理传感的智能车载疲劳驾驶系统——SYMAGIC智能指环的车媒体应用案例

随着大数据、人工智能等技术的发展和应用,汽车行业正面临前所未有的挑战。被发现、被重视的新科技与尚未引起足够关注的改变接连不断,跨界挑战无时、无处不在。新华网与车企同样意识到,一场巨变正在到来。新华网研发的基于生理信号,进行疲劳驾驶检测的可穿戴智能指环系统,就是一个基于车载场景,通过技术的手段,精准定位用户画像,通过先进生理技术和人工智能算法,收集车载用户聆听新闻时的生理反馈,在用户清醒的时候,推荐能让用户感到愉悦的新闻或者音乐信息。在用户出现疲劳初始状态时,推荐能够减轻和缓解用户疲劳的新闻资讯或者音乐信息,减少车载事故的发生,从而打造车内智能资讯分发系统,最终形成车媒体"头条"平台。另外该系统目前已经实现科研成果转化,可以通过工程开发的方式,实时监测用户的疲劳状态信息,以及用户在听新闻时的生理状态变化,协助媒体公司通过技术的手段,进入车联网系统。系统的创新之处在于通过媒体内容和人生理信号的智能交互,改变现有新闻的生产、制造、分发、收集和反馈的全流程,将成为未来车媒体智能推荐系统的典范。

“情绪流”车媒体智能新闻推荐系统

"情绪流"车媒体智能新闻推荐系统是新华网、一汽集团联合打造的智能车媒体交互空间,通过该智能系统可得益于新华网内容的权威性、安全性,根据用户画像进行内容的个性化推送。该画像过程不仅融入用户的兴趣以及浏览行为,同时加入新华网核心技术-生理传感对用户在浏览、聆听相关内容时的生理情绪反应作为算法的重要维度,真正实现线上行为数据、线下生理情绪数据的全数据贯通,打破传统车载环境内容推荐算法的弊端。

源数据在人机智能融合发展中的意义及逻辑

"源数据"在本文中指以数据形式加以表达的新闻源相关信息的初始记录。本文认为,物联网环境给传媒业带来的最大变革来自对数据的认知。它不仅是技术层面的理解,更是新闻观念的进化。源数据对于报道客观事实、辨伪、溯源、核证、识别、比对、推断、预测等都具有重要意义,它不仅将带来对新闻传统业务和媒体技术的影响,还将引起观念、方法乃至传媒业务模式方面的变革。

EB-GAN:基于BiGAN的网络流量异常检测方法

网络入侵检测系统是网络安全的重要组成部分,被用来检测并防御各种外来攻击。作为入侵检测尤为重要的方法之一,传统的异常检测模型存在误报率高、性能差等问题。针对这些问题,提出一种网络流量异常检测模型Enhanced BiGAN(EB-GAN)。使用BiGAN基本网络框架学习真实复杂数据的分布;GAN的鉴别器使用双向长短期记忆网络捕捉序列分布的时间相关性,添加注意力机制使模型更有效地找到输入数据与当前输出数据之间的相关信息,从而提高检测率;结合WGAN和混合增强GAN的损失函数使得模型训练收敛更快。利用KDDCUP1999数据集对该方法进行了实验评价。实验结果表明,该方法优于对比的流量异常检测方法。

马尔可夫决策过程和先验控制向量在弱约束自然语言生成中的应用

自然语言生成是目前非常重要且具有挑战性的一类人工智能任务.长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)语言模型是目前最为主流的自然语言生成模型.但是,LSTM语言模型的训练准则是词语级别的交叉熵,这会导致暴露偏差问题.此外,一般自然语言生成任务的评测指标是序列级别的BLEU分数或者词错误率,这与训练使用的交叉熵准则也不匹配.在本文中,我们使用马尔可夫决策过程重定义了自然语言生成问题,并通过从训练数据中提取的先验控制向量来指导生成过程.先验控制向量可以视作是对序列空间的一种先验划分的抽象,通过在自然语言生成中引入先验控制向量,我们可以更好的约束自然语言生成的空间.再通过马尔可夫决策过程的定义,我们可以使用策略梯度算法来直接使用测试使用的BLEU分数来代替交叉熵训练LSTM网络.在多个数据集上的实验显示本文提出的方法相比于普通使用LSTM语言模型的基线系统在BLEU分数上有大约绝对2%~3%的提升.

一种机器学习与相变之间的新型映射

相变是一个重要的物理概念,它代表着从一个热力学状态到另一个热力学状态的转变.它在凝聚态物理、粒子物理、天体物理等物理领域有着广泛的应用.机器学习是研究通过经验自动改进的计算机算法.近年来,随着深入学习的成功,它也是一个非常活跃的研究领域.于是从视觉上证明了监督学习的训练过程与阶段过渡过程十分相似,有可能确定相变理论的核心概念,如对称性断裂或机器学习中的临界点.以MNIST数据集的伊辛模型和自动编码器为例,说明了机器学习训练过程中的“相变”.这种介于机器学习和相变之间的新映射,为理解机器学习带来了新的方法,并使从物理角度解决机器学习问题成为可能.

星际方舟:AIGC时代的影像未来学实验图景与路径

随着AIGC等新技术与社会间冲突加剧,由于早期预见不足而显现的种种弊端渐次爆发,而后期改变的代价往往极为昂贵——这使未来学研究显得尤为重要。以科幻电影为代表、实验手段为特征的影像未来学正成为未来学研究的分支,将形成较为系统的分析方法、研究边界、理论成果和评价标准。从影像未来学视角观察,“实验”既是模拟和预测未来的手段,也是连接艺术、社会与科学的方式。以影像为实验素材、以实验精神与面向未来的影像预览,共同拓展了未来学负载的价值。

全媒体时代遥感新闻学

作为全媒体理念下的新媒介,遥感影像在时间和空间上极大拓展延伸了人类的感知能力。在分析国内外遥感和新闻结合探索的基础上,提出了遥感新闻学这一交叉学科方向,阐述了遥感与新闻结合后,遥感新闻具有突破视觉时空限制与频谱限制、多尺度揭示规律和保证新闻客观性方面的优势。遥感新闻学的科学问题是研究遥感数据对新闻主题可实现、创建遥感新闻的叙事机制和镜头画面语言体系;遥感新闻学的技术问题是构建新闻任务驱动的遥感链式服务模式、保证遥感数据质量以及提升遥感新闻主题表现力等。结合新华社卫星新闻实验室在遥感新闻生产中的技术应用,发现了高效影像获取、便捷直观取证、时序影像提取、镜头语言创新是当下遥感新闻传播中的突出表现。

面向“一带一路”的科技传播定位、挑战与策略

近年来,中国在科技人文交流、共建联合实验室、科技园区合作等方面与共建“一带一路”国家展开深入合作,取得丰硕成果。随着共建“一带一路”进入高质量发展的新阶段,科技传播在建设我国国际形象、增进科技交流合作、深化文化认同与情感联结、提升我国国际影响力与话语权方面发挥了更大作用。

趋势假设中的预览:中外科幻电影未来性与媒体性探析

无论小说还是电影,“科幻”都源自西方科学体系,这决定了中外科幻小说、电影等艺术创作不同的起点与进程。不同的文化基因与制度环境,赋予科幻创作以不同的发展生态。科幻电影没有固定程式和标准模板,但在面向人类命运的共同关切与终极追问中,中外无论在人文关怀、技术表现还是艺术追求上,均呈现出不断走向文化融合与文明共识的趋势。本文试图通过中国与西方科幻电影发展中的社会功能定位与媒体属性特征,强调其共有的未来性、媒体性和教育功能,并提出现阶段中国应将培育科幻电影发展作为科学传播和未来学研究的重要内容,超越类型电影和科幻产业的传统认知局限,树立科学精神的“大传播”观念。建议从科幻电影创作、生产、运营、评价、研发及人才培养等方面予以特殊扶持,在2020年国家电影局、中国科协出台的“科幻十条”政策基础上强调落实,立足长远、规划未来十年甚至更久的教育、影视、娱乐、科技、资本市场融合成长格局与机制,优化中国科幻电影生态,为国家科学进步与科技创新的原创力培养、民族科学素养与探索精神的启蒙和提升提供可持续发展的动力源泉。本文并以中国首个蓝星球科幻电影周为例,就科幻电影在中国的发展作出相关预测。

沉浸式场景在科技传播中的应用与展望

混合现实、空间音频等前沿技术的演进与融合,为实现仿真式、交互式沉浸体验创造了条件,极大增强了科技传播的直观性和代入感。沉浸式视听技术有望推动科技传播场景创新能力持续释放,促进科学普及跨媒介融合发展。一场技术融合带来的感官革命,正在改变人们的生活方式,推动科技传播向个性化、智能化新阶段迈进。

卫星调查在俄乌冲突报道及信息研判中的应用

过去半年多来,新华社卫星新闻实验室以前期研发应用实践为基础,根据社领导“多利用卫星遥感技术关注国际热点问题”的指示要求,以卫星影像和多源大数据为生产要素,通过开源情报分析的方法手段,针对“人权”“民主”等国际舆论引导和舆论斗争关键问题主动设置议题,开展深度报道,形成了常态化的“卫星调查”,每个产品都能引发强烈反响。