XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemJournalism
新闻业的生成AI：新闻和道德的发展生成信息生态系统
其他大型科技公司迅速涌入与自己的AI模型竞争：Bard，然后是Google的Gemini，来自Anthropic的Claude，来自Microsoft的Copilot，以及来自Meta的Llama等开源产品，更不用说新搜索产品了，更不用说引发性，浏览器体验，例如ARC，例如ARC或Fressions of Adobe and Fronfution interfacter of Adobe and trunder interfy of Adobe的界面 - 信息。尽管该技术的版本自2018年以来就已经存在，但到2022年底，它突然奏效了（某种程度上），促使其整合到各种产品中，不仅展示了许多生产力和新体验的机会，而且还对准确性，出处和来源信息的归因以及造成错误信息的潜力增加了一些严重的关注。
研究人工智能（AI）在改变乌干达的印刷新闻中的作用。
本研究提供了对乌干达两个私人资助的印刷媒体房屋中人工智能采用的现状的分析：观察者和每日监视器。”将人工智能（AI）整合到新闻业中已被吹捧为具有多种优势和缺点的变革力量，包括提高工作流效率，内容准确性和受众参与度。尽管有潜力，但由于挑战有限的技术资源和记者中缺乏AI素养，因此在乌干达印刷新闻中采用AI的范围很慢。使用技术接受模型作为指导框架，该研究旨在对乌干达印刷新闻编辑室中AI采用状况进行全面分析。该研究的重点是研究AI采用状况的三个目标，确定了采用趋势和障碍的关键驱动因素，并评估了其对新闻室工作流程效率的影响。这项研究的重要性是多层的，不仅影响了新闻机构，还影响了记者，政策制定者，技术提供商，学术界和公众。这些发现提供了可行的见解，可以指导新闻机构现代化其生产过程。该研究有助于政策与AI相关的计划，协助科技公司定制为乌干达的AI解决方案，并为学术界提供了有关AI在新闻业中的作用的未来研究的参考。研究方法融合了一种混合方法方法，并融合了定性和定量研究技术。该研究发现，尽管AI的采用量在新闻编辑室中占25％，但对新闻记者中AI的目的有一个核心理解。但是，采用AI技术仍然有限，主要是由个人记者而不是统一的组织方法驱动的。这种情况与全球更高级的新闻机构形成鲜明对比，在该组织中，由AI支持的自动化新闻业更为普遍。这项研究强调了AI在事实检查，内容产生和转录等任务中的主要用途，由于财务限制，大多数记者都依赖于免费的AI工具订阅。尽管与受访者之间的AI工具定期互动，但对新闻质量的影响却有所不同，这强调了增加意识，培训和机构支持对新闻行业有效AI利用的需求。一个关键建议是两个新闻编辑室的领导，以主动推动AI集成过程。在这些新闻编辑室中实施AI的实施应由AI准备指数（AIRI）指导，这是AI新加坡（AISG）开发的框架。该框架（2022年）概述了该组织在四个支柱和九个方面采用AI的准备。
新闻业数字化转型：关于AI对新闻实践影响的迷你审查
此迷你审查研究了过去十年（2014 - 2024年）新闻业的数字化转型，重点是采用AI技术，不断变化的业务模型和不断发展的专业实践。通过对最近的文献的分析，我们确定了三个主要研究流：新闻编辑室中的技术整合，转移内容消耗模式和商业模型创新。调查结果表明，AI改变了新闻的产生和分发方式，但带来了重大的道德和专业挑战。当前的研究差距包括对AI对新闻实践的长期影响的有限理解，数字采用模式的跨文化研究不足以及对沉浸式新闻业有效性的早期探索。本综述提出了自动化新闻，可持续数字业务模型和跨平台内容优化策略的伦理伦理学的未来研究方向。
人工智能“无处不在”：解决公共服务新闻中的人工智能可理解性问题
摘要 算法系统和人工智能在新闻制作中的日益普及引发了人们对记者是否有能力以不违背新闻规范和价值观的方式理解和使用它们的能力的担忧。这种“可理解性”问题对于公共服务媒体来说尤其严重，因为这种复杂而不透明的系统可能会扰乱问责制、决策和专业判断。本文通过文件分析和对 14 名记者的访谈，概述了人工智能在 BBC 新闻制作中的部署，并分析了记者如何理解人工智能和算法。我们发现日益普及的人工智能与 BBC 记者的理解水平之间存在脱节，他们用猜测和想象来代替对这些技术的准确概念。这可能会限制记者有效和负责任地使用人工智能系统的能力，质疑其产出和在新闻制作中的作用，或者适应和塑造它们，也可能妨碍对人工智能如何影响社会进行负责任的报道。我们建议 PSM 在个人、组织和社区三个层面制定促进人工智能可理解性和素养的策略，并且我们从社会文化角度而不是单纯的技术角度重新定义人工智能可理解性问题，以便更好地解决规范性考虑。
大众媒体的演变：自动化新闻在人工智能时代的重要性和影响
摘要。这项研究的目的是研究人工智能时代（AI）时期质量的演变，并分析自动化（机器人）新闻业的重要性和后果。此外，该研究旨在确定与媒体部门内机器人新闻业相关的优势和障碍。本研究利用了定性的遗嘱方法。本研究中采用的数据收集方法包括全面的文献综述和深入的访谈。本研究中使用的文献资料包括一系列科学期刊，论文，书籍和相关研究报告，并补充了访谈。这项研究的结果表明，媒体行业中自动化（机器人）的实施提高了新闻过程中的运营有效性，从而在较短的时间范围内创建了更多内容。机器人不断监视新闻来源，使他们能够及时为读者创建和提供内容，从而可以实时有效地分发新闻。机器人新闻业提高了数据收集和分析的准确性，从而更容易地制作基于可靠数据的新闻文章，从而提高其可靠性。但是，机器人新闻业的整合可能对就业动态具有影响，这可能导致从事新闻生产过程的劳动力减少。
与 ChatGPT 合作：思考生成人工智能对新闻和媒体教育的影响
这篇文章让我们得以一窥人工智能的一个分支——生成式人工智能——对新闻和媒体教育的影响。包括人工智能在内的技术的影响是新闻和媒体教育者正在研究的一个主题（Luttrell 等人，2020 年）。本文由一位人类新闻和媒体研究教授与一个名为 ChatGPT 的自然语言处理 (NLP) 平台共同撰写（OpenAI，2022 年）。NLP 已广泛应用于新闻和媒体运营，包括美联社等新闻机构，它们在从新闻采集到新闻制作再到新闻分发等各个领域广泛使用人工智能（美联社 [AP]，2022 年）。美联社人工智能项目包括自动故事、图像识别和实时转录。2022 年 6 月，《Cosmopolitan》杂志发表了第一张由人工智能生成的杂志封面艺术（Liu，2022 年）。 《洛杉矶时报》（2019 年）使用 Quakebot（一种与美国地质调查局直接关联的算法）生成有关地震活动（例如地震）的虚拟实时报告。ChatGPT 于 2022 年向公众推出，使用 OpenAI 的文本解释器 GPT-3。GPT 代表“生成式预训练变压器”，这是能够读写文本的 AI 代码。它是一种 NLP。ChatGPT 使用机器学习来不断提高其容量并从互联网中学习，目前已有超过 100 万人类用户注册使用该聊天平台（Mollman，2022 年）。在撰写本文时，使用 ChatGPT 是免费的。2020 年，《卫报》（Generative Pre-trained Transformer 3，2020 年）发表了一篇由运行 ChatGPT 的基本 NLP 引擎 GPT-3 撰写的文章。 OpenAI 还凭借其名为 DALL-E 的平台吸引了人们的注意，这是一个生成式 AI 系统，使用 GPT-3 根据用户查询创建可视化效果。还有一些竞争性或替代性的生成式 AI 系统也可供公众使用，它们引起了相当大的关注，并引发了关于生成式 AI 的影响、性质和伦理的争论。其中包括 Stability.ai 的 Stable Diffusion（Stable Diffusion，2022 年），其功能与 DALL-E 非常相似，以及 Lensa（2022 年），这是一个营利性的生成式 AI 平台，可创建名为 Magic Avatars 的用户肖像（Snow，2022 年）。到目前为止，您阅读的所有内容都是由团队中的一半人类撰写的。接下来的文字是人与机器的合作，读者可能会思考社会是否已经集体达到了 ChatGPT 等智能机器能够通过图灵测试的程度。也就是说，正如计算机科学家艾伦·图灵（1950 年）曾经提出的游戏一样，人类能否分辨出他们是在与另一个人还是机器交流。读者可以决定 ChatGPT 是否通过了这项测试。后面的查询和提示由人类编写，而响应则由 ChatGPT 编写。每个 ChatGPT 语句后面是每个查询和响应的日期。ChatGPT 撰写的每段文字都与在线呈现的完全一致，并且未经本文的人类合著者以任何方式编辑。结论是由人类合著者撰写的。
研究文章：用混合方法探索人工智能时代的科学新闻质量
传统上，科学记者在向更广泛的受众传递科学信息方面发挥着关键作用。然而，媒体生态系统和科学与媒体关系的变化对可靠的新闻制作构成了挑战。此外，最近的发展，例如 ChatGPT 和人工智能 (AI)，可能会对 (科学) 记者的工作产生进一步的影响。通过混合方法，在人工智能的背景下研究了新闻报道的质量。对有关人工智能的媒体产出（2022 年 9 月 1 日至 2023 年 2 月 28 日期间发表的新闻文章）的内容分析探讨了对质量指标的遵守情况，而采访则揭示了有关人工智能和使用人工智能进行质量报道的新闻实践。纳入并比较了四个欧洲国家（比利时、意大利、葡萄牙和西班牙）研究不足地区的观点。研究结果表明，人工智能在这四个国家受到媒体的持续关注。此外，尽管四种媒体格局不同，但新闻报道都遵循相同的质量标准，例如应用严谨性，包括信息来源、可访问性和相关性。对访谈结果的主题分析显示，人工智能和 ChatGPT 对新闻业的影响仍处于起步阶段。人工智能的预期好处与帮助完成重复性任务（例如翻译）以及对新闻报道的可访问性、参与度和影响力原则产生积极影响有关，而担忧则表明担心对信息来源的严谨性、完整性和透明度原则的遵守程度较低。更普遍地说，受访者对科学新闻的现状表示担忧，包括缺乏资金影响报道质量。受雇的记者和自由职业者都努力确保高质量的产出，例如通过编辑监督、讨论或协会会员资格。建议进一步研究科学与媒体的关系。
艾莉森·阿格斯滕 (Allison Agsten) 担任南加州大学安纳伯格气候新闻与传播中心首任主任
Lauren Dennhardt 博士在明尼苏达大学莫里斯分校获得环境研究和生物学学士学位，她还担任过明尼苏达州公共利益研究小组主席，该小组致力于环境和社会公正问题，她还是环境研究楼层的住宿顾问和社区志愿者经理。她继续在北达科他州立大学获得植物学博士学位，专注于恢复生态学，同时担任生物科学研究生协会主席，并获得系教学和研究奖。获得博士学位后，她在 Valley City 州立大学的渔业和野生动物项目中教授植物学、植物系统学、恢复生态学、动物学、爬虫学、GIS 和牧场管理，同时开始每年一次的旅行，让学生出州了解草原以外的生态系统。她过去曾在美国鱼类和野生动物管理局和红杉国家公园工作过。Dennhardt 博士对恢复生态学充满热情，将物种从灭绝的边缘拯救回来，并确保荒地为子孙后代提供更好的条件。
Colin Porlezza* 推广负责任的人工智能：欧洲视角下的媒体和新闻业人工智能治理
摘要：人工智能和自动化已在新闻媒体中无处不在，影响着从新闻采集到新闻分发的新闻业。随着算法越来越多地决定编辑决策，人们对新闻媒体负责任和负责任地使用人工智能驱动的工具提出了具体担忧，包括新的监管和道德问题。本文旨在分析欧盟和欧洲理事会目前是否以及在多大程度上规范和辩论了新闻媒体和新闻业中使用人工智能技术。通过对官方政策文件的文档分析，结合数据挖掘方法和归纳主题分析，该研究着眼于如何处理新闻媒体，特别是其对用户和社会的责任。研究结果表明，关于人工智能的监管框架很少包括媒体，但如果有，它们会将其与虚假信息、数据和人工智能素养以及多样性、多元化和社会责任等问题联系起来。
Colin Porlezza* 推广负责任的人工智能：欧洲视角下的媒体和新闻业人工智能治理
摘要：人工智能和自动化已在新闻媒体中无处不在，影响着从新闻采集到新闻分发的新闻业。随着算法越来越多地决定编辑决策，人们对新闻媒体负责任和负责任地使用人工智能驱动的工具提出了具体担忧，包括新的监管和道德问题。本文旨在分析欧盟和欧洲理事会目前是否以及在多大程度上规范和辩论了新闻媒体和新闻业中使用人工智能技术。通过对官方政策文件的文档分析，结合数据挖掘方法和归纳主题分析，该研究着眼于如何处理新闻媒体，特别是其对用户和社会的责任。研究结果表明，关于人工智能的监管框架很少包括媒体，但如果有，它们会将其与虚假信息、数据和人工智能素养以及多样性、多元化和社会责任等问题联系起来。