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【目的】本文旨在探讨人工智能在教育出版内容生成领域的创新应用,重点分析人工智能如何推动教育出版数字化转型,以及其在新闻、出版和传媒行业中的融合应用。【方法】采用案例分析法,结合当前教育出版领域的实际案例,分析人工智能技术的应用现状和发展趋势。通过文献综述,总结人工智能技术在内容生成、编辑加工和媒体融合等方面的应用。【结果】研究发现,人工智能技术在教育出版领域的应用,不仅提高了内容生成的效率和质量,还促进了传统出版与数字媒体的深度融合,为教育出版行业带来了新的发展机遇。【结论】人工智能技术的创新应用是教育出版行业转型升级的关键,其在提升出版内容质量、优化传播渠道和拓展服务范围方面展现出巨大潜力。 相似文献
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首先介绍了生成式人工智能爆发的三大背景,系统分析从AIGC（内容生成）快速向AI Decision（辅助决策）发展的三个阶段。生成式人工智能工具型应用、智能硬件、智能软件三大表现,以及应用于自然语言处理（NLP）、机器翻译、音频生成和处理、医疗诊断和药物研发、制造和自动化、金融和投资、游戏开发、教育和培训八大类应用场景及商业模式分析,并给出相应的案例和总结,商业模式不是固定不变的,具体采取何种模式取决于公司的业务策略、产品特性、目标市场和竞争情况。 相似文献
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生成式人工智能技术建立在大模型的基础之上,并且经过大规模数据集的训练后,能够生成文本、图片、音频、视频等内容。与以往的人工智能技术相比,生成式人工智能技术所生成的内容在质量、效率以及多样性等方面已经有了明显的进步。生成内容在本质上是客观世界在信息空间的映射。当前,生成内容面临着虚假性、违法性、安全性等诸多风险。因此,需要构建“数据信息、模型算法、生成内容”三位一体的规制体系,从而推动人工智能生成内容的规范应用与健康发展。 相似文献
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人工智能生成技术的发展使人工智能生成内容与传统作品区分困难，并冲击传统著作权法的“人类作者中心主义”。我国理论界围绕人工智能生成内容的法律定位，形成了可版权说、不可版权说、其他权属说等不同观点，经司法与立法上的利益衡量，人工智能生成内容具有可版权性的正当基础。而人工智能的“非人性”特征、创作囿于固定模型等现实障碍，可通过法律拟制的主体创设和生成内容的创造性予以认知突破。人工智能生成内容纳入著作权保护的标准是在主体方面应有实质性介入和贡献的人类，在客体方面应符合同等的独创性要求。在权利归属模式上应以人工智能使用者享有生成内容的著作权为原则，以合同约定为例外。 相似文献
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人工智能在音乐、绘画和文学等艺术领域的应用对现行的版权制度提出了挑战。文章从独创性和权利归属两方面阐述了人工智能生成内容版权保护的现实困境,并分析了美国、英国、澳大利亚和日本等域外法。结果显示,各国虽然立法侧重点各异,但均不支持人工智能作为受版权保护的作者。文章提出,可通过"孤儿作品"制度和合同约定分别实现对开源和非开源人工智能生成内容的版权保护。 相似文献
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人工智能作为一个新型工具,能极大程度赋能出版行业。本文论述了AIGC（人工智能生成内容）在出版行业中的不同应用场景,包括在文字编辑、美术编辑和音视频编辑中的实际应用,分析了AIGC在出版应用中的优势及挑战,并展望了未来的发展趋势。 相似文献
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[目的/意义]多模态内容的富集涌现推动着技术模型的更新迭代。探讨和理解信息资源管理视角下人工智能生成内容（AIGC）的挑战与机遇，对AIGC未来的应用拓展和场景落地具有积极作用。[研究设计/方法]立足于互联网的演化发展，从网络形态演进、内容生产、人机交互模式、网络资源组织四个层面梳理了AIGC发展的基础条件。以数据赋值、模型赋智、空间赋能三个维度为着力点，分别探讨了AIGC的技术特征、技术要素和发展阶段。[结论/发现] AIGC与技术算法的融合应用，为信息资源管理的研究与实践带来了实质性的影响，具体表现在信息组织、数据资产管理、用户研究和信息伦理四个角度。[创新/价值]信息资源加持下的AIGC具有强大的生产力，为整个内容生态和创作模式带来了全新的尝试。分析其要素、特征和影响，有助于促进AIGC在信息资源管理领域的探索和实践。 相似文献
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[目的/意义]人工智能生成内容（AIGC）正推动着虚实融生趋势下内容创作的范式转化，对数智融合环境中AIGC应用场景和发展机遇的探索有助于促进AI技术的高效赋能和内容生态的价值实现。[研究设计/方法]着眼于AIGC的发展历程，从内容发展、概念类比和技术发展三个角度系统梳理AIGC的概念内涵。围绕生活场景、服务场景、文娱场景、科技场景和商业场景五大应用场景的自有特征，探析AIGC的交互形态和互动模式。[结论/发现] AIGC的技术基础是数字科技的更新迭代，建构理念是创作空间的扩容增益，但其本质特征还是内容生态的创新发展。整体来看AIGC的发展机遇主要体现在基于群体智能的内容共生、基于数智融合的能力升维和基于增量市场的价值共创三个层面。[创新/价值]随着底层技术和算法模型的突破性发展，AI催生的内容蓝海正在从辅助协作和降本提效向智能创作和增值创造扩散，为数智逻辑下的内容生态带来了全新的创作思路。 相似文献
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随人工智能与传媒的深度融合,采用人工智能生产新円旦闻正往常态化发展。我们将这种依托人工智能技术生成的新闻报道称之为人工智能新闻,也叫机器人新闻、自动化新闻。①新闻的生产方式也由传统的PGC(媒体生成内容)、UGC(用户生成内容)向新型的AGC(算法生成内容)、MGC(机器生成内容)转变。这种生产方式不但极大地提升了新闻的时效性和精准度,而且将新闻从业者从纷繁复杂的基础性数据处理中解放出来。但与此同时,人工智能新闻也面临着一些新的问题。 相似文献
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人工智能生成内容的出现,不仅给文学艺术等传统的版权领域带来了巨大的冲击,给司法实践也造成了诸多难题。“菲林案”和“Dreamwriter案”接连发生,内容与审判结果高度类似的两案,判决理由却不尽相同。对此,应当从人工智能本身性质与立法目的及民事主体制度出发,探讨人工智能无法被认定为版权主体的法律逻辑;而从版权客体的两大属性出发,认定人工智能生成内容具备符合版权客体的独创性判断标准并构成智力成果的特征,满足构成版权客体的条件,应当受到版权法的保护。 相似文献
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本文探讨人工智能生成内容（AIGC）在学术研究中的风险和前置审查这一学术出版可以采取的应对策略。AIGC技术飞速发展,在学术研究中的应用势不可当,但AIGC生成内容或存在严重质量问题,在学术研究中使用存在重要风险,包括来源不可溯且准确性存疑、重要事实信息可信度存疑、内容创新性存疑等。为了规避这些风险,本文首次提出了前置审查的应对策略,包括更新作者反学术不端承诺、在常规查重外使用自动化工具检查辨识AIGC、对成果中重要观点的来源进行核查、对学术成果所依据的主要事实和数据进行核查等。前置审查与学术出版常规操作相衔接,将有效规避AIGC可能带来的潜在风险,保证学术出版不因AIGC的应用而降低质量甚或造假等学术不端。 相似文献
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对于以ChatGPT为代表的人工智能生成内容的可版权性判断,从理论视角来看,赋予版权与“人格价值论”的契合度不高,无法获得正当性辩护;从实践视角来看,向生成式人工智能的创造者、投资者或使用者赋予版权均缺乏可行性与现实动力。一方面,生成式人工智能的创造者、投资者并不“热衷于”取得生成内容的版权,因为维权成本过高且影响了其技术服务的“订阅制”收入。另一方面,向生成式人工智能的使用者赋予版权很可能会影响人类创作者的创作热情,引发创作惰性。因此,合理选择应当是将生成式人工智能作为辅助人类创作的工具,将人工智能生成内容视为人类进行创作的公共素材资源;而人类创作者获得版权的保证则是在人工智能生成素材的基础上,形成更为“差异化”的内容表达。 相似文献
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ChatGPT等智能内容生成工具能够根据问题智能生成内容,而不是简单调取预设答案和已有内容。智能内容生成技术是一种具有很大潜力、变革力、推动力的技术群,ChatGPT的上线带来新奇体验、用户卷入、新赛道和引发变革等方面有巨大震荡效应。智能内容生成是正迅速演进的智能变革在新闻传播领域的表现。从“知识”维度观察,智能内容生成在知识萃取、知识生产、知识传播方面给新闻出版业带来改变与挑战。与人工智能共生是智能变革中的应有思维与生存方式:应深刻认识人的主体性、充分发挥能动性,以智能思维认识并应对智能内容生成带来的变革;以探索思维运用智能内容生成工具从而获得高质量知识性内容;提升智能素养,研究制定智能内容生成技术发展、运用相关的规则体系,确保人工智能工具的运用在伦理、规则、法律约束下进行。 相似文献
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Chat GPT的出现启动了人工智能从分析式AI向生成式AI转变的进程，全面冲击了传统新闻事实核查模式。本文基于对智能传播领域的观察，从主体、技术、认知结构三个角度，探讨了AIGC（人工智能内容生产）对主流媒体开展事实核查的主体冲击，以及主流媒体应用AIGC进行事实核查的技术壁垒和工具局限，提出构建智能化的新型把关体系、组建专业化的事实核查队伍、完善规范化的行业自治制度，以期实现算法向善，促进事实核查和新闻传播行业整体的良性发展。 相似文献
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聚焦以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术在学术生产和学术期刊出版领域的应用现状、存在的风险与挑战,并以此为基点,探寻技术的应用与失范之间的可能通路。首先,在技术层面对人工智能融入学术生产的历史嬗变进行勾勒;其次,在实践层面总结并分析目前欧美学界对生成式人工智能技术应用于学术生产和学术期刊出版的讨论;再次,梳理国外代表性学术出版机构对人工智能生成内容的应对措施;最后,从建构多元主体协同监管的学术出版生态框架出发,尝试为生成式人工智能技术下我国学术生态的良性发展提供可能的进路。 相似文献
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聊天机器人是自然语言处理等技术在人工智能领域的应用成果,以ChatGPT为代表的聊天机器人标志着人工智能已经从弱人工智能开始向强人工智能过渡,但本质上仍属于人类的工具。聊天机器人的内容生成需要在数据存储的基础上,通过算法选取需要的数据并进行重组,此后被加以使用,所以相应地产生了数据挖掘、内容生成与生成内容使用三个阶段的版权风险。由于生成和使用行为的多样化,其版权风险治理需要“内外兼修”,也就是通过技术监测、司法保护、行政监管以及平台自治共同作用于风险治理。 相似文献
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随着社会化媒体的发展,识别海量高质量的用户生成内容在电子商务等领域具有很多的实际意义。本文将主题模型应用到高质量用户生成内容的识别,从语义层面挖掘高质量用户生成内容所具有的特征。本文首先通过对社交平台用户评论特征的分析,构建了基于LDA的用户生成内容主题模型,对主题模型计算结果,采用TFIDF识别高概率主题词的权重,探讨高质量用户生成内容的主题分布特征。最后通过亚马逊网上书店的网络用户评论进行试验,分析了高质量用户评论的主题分布特征。 相似文献
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以ChatGPT为代表的新一代生成式人工智能的多元化应用,助推人工智能生成内容（AIGC）新业态的井喷式发展。AIGC在外观形式上已经高度趋同于人类创作的作品,但因受限于作品创作主体的逻辑,引发了AIGC“作品”认定的制度困境。从独创性、审美意义、价值宗旨、技术逻辑这四个要素出发,对AIGC的作品认定进行综合解析,不难发现AIGC已经具备可版权性的基础条件。因此,理应加快立法步伐,重构著作权法的作品类型制度,新设AIGC“作品”法定类型,以明确AIGC的著作权法保护路径,为AIGC的出版、发行以及市场交易等版权新业态提供制度规范与支撑。 相似文献