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周葆华教授-新闻传播学中的生成式人工智能:新问题与新方法

发布人: 发表时间:2024-08-20 23:33 点击:

【编者按】8月16日至30日,由湖南省教育厅、湖南理工学院主办,湖南理工学院新闻传播学院、湖南省新闻传播学会承办的2024年湖南省“智能传播与新闻传播研究方法”研究生暑期学校邀请国内新闻传播学科知名专家学者授课。来自中国社会科学院大学、中国传媒大学湖南理工学院等全国各大高校的159名博士研究生、硕士研究生、本科生入学,开展专题研学。8月19日下午复旦大学新闻学院副院长、博士生导师,新媒体传播专业硕士项目主任周葆华教授作了题为“新闻传播学中的生成式人工智能:新问题与新方法”的讲座。本场讲座主持人为湖南理工学院新闻传播学院肖涛教授本文根据讲座内容整理。

周葆华教授关注到智能传播以及生成式人工智能技术的发展,从新闻传播学视角进行审视,指出在学术研究中,问题与方法两者最为重要。本次周葆华教授的讲座主要分为四个部分。

一、问题与方法

周葆华教授表示,问题与方法是做研究的两大关键,好的问题意识决定研究质量,好的方法才能更好地解决问题,并且提出了问题意识的“三个阶梯”与方法的“三个层次”。

问题意识的“三个阶梯”:一为话题,指仅为感兴趣的对象、领域、范围;二为问题,指提出关于what、how、why的问题;三为难题,指置于学术脉络中回应存在学术争议的难题。周葆华教授提出在学习和研究过程中,需要从话题走向问题,再走向难题。

方法是广义的,包括“三个层次”:一、世界观,即方法背后对于社会的理解(比如对于客观性、可测量性)。二、研究设计,即连接研究问题(理论化)与操作化的一整套过程。三、具体操作,即采集数据、整理数据、分析数据的过程。

面对生成式AI这一前沿领域,周葆华教授提出一个问题:生成式AI是否带来了新闻传播学研究的新问题、新方法?


二、生成式AI作为研究问题

生成式AI作为一种新媒介,其即具有和以往媒介一样的特征,也有其自身的独特之处。将其放置在传统和创新的两种理论视角下,可以发现不同的研究问题。

目前受到关注的典型研究问题包括生成式AI被用户和机构的采纳、应用的问题以及GAI的风险问题,如新闻的真实性、机器账号检测的失效、再生产偏见、窄化知识与立场、知识产权和隐私风险等。这些问题严格来说并非新问题,但因为新现象而出现了一些新的具体表现核心的机制,因此也具有研究价值。

面对生成式人工智能带来的这些问题,引发了很多学者关于如何理解生成式人工智能以及真实性、人机交互、媒介等同、恐怖谷等概念的进一步思考。


三、生成式AI作为研究方法

   周葆华教授认为可以将研究方法分为非智能方法与智能方法,研究对象也可以分为非智能对象与智能对象。其中,生成式AI即是一种研究方法,也是一种研究对象。

新闻传播研究的方法体系中主要包括质化、量化、计算和智能四种研究方法,这四种方法在受众、内容、影响三个维度有不同的侧重点和特征。

其中大模型编码这一智能研究方法可进行内容编码、民意调查、生成“社会”,提高模拟能力以及研究辅助,如阅读文献、评审意见、辅助编程等。


四、案例分享

周葆华教授以“大模型与标题党”研究为例,阐释生成式AI研究方法的实际应用。首先,通过大模型进行文章的随机抽样,将文章去除标题后再通过模型根据各种提示语输出新的新闻标题,随后再通过12个测量维度将收集的数据进行测量,最后得出一系列研究发现。

肖涛教授表示,生成式人工智能深刻改变媒体形态、媒体格局和传播方式。周葆华教授紧扣问题与方法这两个关键,深入阐述了生成式人工智能带来的新问题、新方法。讲座内容丰富、讲述深入浅出、案例生动有趣,具有很强的理论性、前沿性、操作性。希望同学们关注前沿问题,强化学术训练,不急不躁,厚积薄发,久久为功。


(学生记者/周玉洁 责编/周祎 主审/肖涛 终审/石军