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本文针对当前生成式人工智能迅猛发展的现状,以ChatGPT为主要研究对象,结合ChatGPT在内容创作领域的优势,分析ChatGPT与编辑出版行业的结合点、给行业带来的机遇与挑战,进而提出对策。研究发现,ChatGPT在选题组稿、内容写作、编辑校对、排版印刷环节具有广阔的应用场景,能帮助出版社丰富内容生产来源、降低成本和提高效率、提升个性化服务水平,但也存在侵犯版权和隐私权、质量不佳和暗含内容偏见、加剧行业竞争和职业危机的风险,建议出版社进行内容和质量把关、加强技术合作与人才培养、AI与人工编辑合理分工,以未雨绸缪、共享技术红利。 相似文献
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针对高选择性媒体环境下的新闻是更容易回避还是更容易接触这一争议,文章在梳理新闻选择和媒体环境类型的基础上,提炼了知沟扩大和全民阅读两派代表观点。依据媒体环境（高选择性媒体环境vs低选择性媒体环境）、新闻阅读情况（新闻回避vs新闻接触）、受众主观意愿（有意的接触vs无意的接触）的标准,归纳出八种组合情景。研究发现,新媒体环境下的新闻选择表现为“我躲着新闻”“新闻躲着我”“我找到新闻”“新闻找到我”四种传者与受众的关系。其中,“新闻找到我”是近年来出现的趋势,它意味着受众的新闻接触或许是社交媒体的副产品,建议合理编排社交媒体上的娱乐和新闻信息,优化算法推荐,改变媒体系统中新闻消费的结构,促进受众从无意的回避转向无意的接触,实现“新闻找到我”。 相似文献
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大语言模型受到新闻学学界的广泛关注,但是目前国内相关的实证研究较少。研究者在感慨大语言模型强大功能的同时,对于如何研究大语言模型缺乏思路。本文从传播者、内容生产、分发、受众、传播效果五个维度出发,梳理大语言模型在新闻学领域最为突出的研究问题,并指出其积极和消极影响。基于此在每个维度下分别介绍了相关理论和测量方法。本文有助于研究者通过实证研究更全面地了解大语言模型对新闻领域的影响。 相似文献
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学术出版是出版业的重要组成部分,也是知识生产的关键环节。本文聚焦大语言模型如何赋能学术出版的参与者,既包括作为主体的作者、审稿人和编辑,也包括作为客体的出版工具和出版产品。研究发现,大语言模型凭借强大的内容生产能力,可以帮助作者、审稿人和编辑提高产出和工作效率,使出版工具和出版产品朝着更加智能化、个性化的方向发展。与此同时,大语言模型也可能存在侵害著作权、制造学术垃圾、传播虚假信息、夹杂偏见歧视、增加隐私和信息安全隐患等问题。因此,学术出版机构需要加强人工把关,健全问责体系;同时要求作者增加有关大语言模型的使用声明,并将其纳入出版常态;在建立学术规范、完善操作指南的基础上,倡导学术诚信,鼓励公开透明。 相似文献
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