1.专业性。本书作者喻国明,北京师范大学新闻传播学院教授,博士生导师,长江学者特聘教授。迄今为止,独著、合著出版的学术专著、教材、蓝皮书共26本,论文600余篇。 2.深度性。深剖析了智能浪潮下传播革命与媒介未来的发展趋势和挑战,为读者提供了新的视角和深的思考。无论是对传媒从业者、研究者还是对关心媒介发展的读者,具有很高的参考价值。 3.全面性。从AI的生成式原理、社会意义、AI产业赋能、生成式AI的治理方案以及AI未来的发展方向等方面,多角度对生成式AI行研究。
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序言
第一章 生成式AI的智能化辅助: 重新理解用户洞察
第一节 从事实到价值:生成式AI内容生产与提问原则
一、问题分工:从向后整合到向前创新
二、问题意识:从简单问题到深度问题
三、问题解决方式:从人脑方案到内外脑并用
四、问题底层逻辑:从事实之域到价值之维
第二节 从框架到指令:生成式AI提问的关键因素
一、背景信息:为提问增强场景要素
二、提问框架:为提问注入价值判断
三、提问指令:为提问形成可行脚本
四、提问流程:为提问明确设计指令
第三节 从分众匹配到要素融合:生成式AI时代的用户需求
一、用户需求与表达:定义、特征、演化
二、生成式AI驱动用户需求与需求表达的变革
三、生成式AI时代用户需求的新样态
第二章 生成式AI的智能化变革: 人机交互与人机关系
第一节 生成式AI时代交互范式与人机关系的重构
一、理解人机交互范式:人类系统与机器系统的连结界面
二、生成式AI时代自然交互范式的主要特征
三、生成式AI时代人机关系的深刻变革
第二节 生成式AI时代人机交互的媒介实践与行动路径
一、人机自然交互的媒介实践
二、人机自然交互范式的实践进路
第三节 生成式AI时代传播生态治理:负责任创新视角
第三章 生成式AI的人类增强: 提示工程师的社会角色
第一节 价值挖掘者:提示工程师的助推作用
一、基础概念:提示工程、提示词与提示工程师
二、提示工程师:工程哲学转向下的新社会角色
三、提示工程师的价值挖掘作用与目标指向
第二节 技术尝新者:提示工程师在垂直领域的场景应用
一、专业应用场景
二、个人应用场景
第三节 提示工程师的职业规范与未来可能
一、提示工程师的职业规范
二、提示工程师的未来可能
第四节 信任校准:人机融合协同演化的底层逻辑
第四章 整体性认知: 大语言模型素养的现状与发展
第一节 大语言模型素养:基本观念和思维方式
一、差异与鸿沟:社会对大语言模型的理解现状
二、走向弥合与信息救济:用户大模型使用素养
三、思维链与思维树:大语言模型提示工程的认知策略
第二节 大语言模型使用的风险评估、边界规则和伦理标准
一、大语言模型使用的风险评估
二、校准基点:技术的权力置换与社会格局重组
三、大语言模型使用的边界规则
四、大语言模型使用的伦理标准
第三节 行为准则与社会支持:推动人工智能与社会的双向互动
一、“生成式AI大模型+”将是下一个风口
二、搭建“以人为本”的可行性框架
三、推动生成式AI的应用与治理不断深化
第五章 底层赋能: 生成式AI在内容生产领域的应用
第一节 生成式AI对媒介内容生产的生态级革命
一、从OGC到AIGC的媒介内容生产模式的嬗变与发展
二、生成式AI对媒介内容生产的底层赋能
三、生成式AI浪潮下媒介用户内容生产的调整转型
四、风险与规训:未来的内容生产要把握好人机互构过程中人类主体性这一价值锚点
第二节 媒介用户:界面再造与生产流程的“赋意”
一、界面重塑:生成式AI时代的深度社会连接
二、人机协同:智能化的内容生产工作流
三、社会全实践领域:生成式AI的深度嵌入和价值观照
第六章 传薪播火: 生成式AI促进学术生产领域的升维
第一节 生成式AI作为智能方法的意义、价值与基本范式
一、智能研究方法:提升学术研究的精准度与效率
二、科学研究的“第五范式”
第二节 生成式AI作为工具的强大增强性赋能
一、智能科学研究范式与学术文献
二、生成式AI时代的学术阅读与知识吸收
三、大语言模型与学术写作辅助
第三节 生成式AI作为智能主体的替代性赋能
一、生成式AI与变量策略
二、生成式AI与假设检验
三、生成式AI与数据分析
四、生成式AI与理论构建
第四节 生成式AI的广泛应用是对学术生产力的升维改造
一、生成式AI对传统知识生产秩序的解构
二、知识革命:生成式AI浪潮下学术生产力的跃升
三、生成式AI推动新型交叉学科建设
第七章 促成所有行业重做一遍: 生成式AI的现实发展与未来趋势
第一节 生成式AI的媒介化机制
一、融通机器智能与人类智能的算法媒介
二、借助机器解构力和人类牵引力实现社会负熵化
第二节 生成式AI的现实发展
一、生成式AI的发展基础
二、生成式AI的主要应用
三、生成式AI的行业重做
第三节 生成式AI的应用场景和实践案例
一、生成式AI+传媒:人机协同生产,推动媒体融合
二、生成式AI+电商:推进虚实交融,营造沉浸体验
三、生成式AI+影视:拓展创作空间,提升作品质量
四、生成式AI+娱乐:扩展辐射边界,获得发展动能
五、生成式AI强化科技创新场景
六、AI+专家判断生产模式
第四节 生成式AI的未来趋势
一、短期:改造内容系统,革新内容生产范式
二、中期:改造认知系统,重建人类认知系统
三、长期:改造文化系统,再构社会文明形态
参考文献
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