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ChatGPT｜考点专题

今年必考押题


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ChatGPT的定义与特征


定义： ChatGPT 是基于大型语言模型预训练的新型生成式人工智能，由 OpenAI 于 2022 年推出，其本质是一种生成式人工智能（ AIGC ）。 作为一款人工智能聊天机器人应用， ChatGPT 拥有语言理解和文本生成能力，可以在短时间能创造大量拟人化的内容，还能完成撰写邮件、视频脚本、文案、代码等任务。

（一）生成性： 对个性要素的结构化处理和有机呈现： ChatGPT 生成的文本之间有内在关联性，它把与人的关系、与场景的关系进行了相应处理。 与普通的搜索引擎不同， ChatGPT 不是在数据库中对关键词进行索引并抓取，机械性地将相关内容筛选出来，而是按照资料本身或文本内部的逻辑关系进行重新梳理并整合。 它对文本材料的搜罗不是叠加，而是将之重新结构化，并模仿人类语言习惯和语义表达从而输入。

（二）预训练：以偏好数据实现对人类认知机制的深度模拟：预训练意味着ChatGPT可以通过深度学习这样的底层智能化技术，在人为干预之下，对海量文本进行大量的训练学习，在这种训练学习中不断进化，不断提升自己的匹配能力和意义关系配置协同能力。这个过程包括学习人类表达的习惯说法，使用人类语言描述一项指令，及模仿人类对于回答质量的判断。

（三）大模型：通过大量数据更细致连接人的需求与价值：尽管分析式人工智能与ChatGPT都能通过某种算法对海量信息资源进行聚合，但前者更擅长识别和推送（即以粗放的方式对个体需求和信息服务进行匹配），后者能以更细粒度的方式对个体的喜好和需求进行合理想象，实现与内容的精准连接。极大的模型参数数量能够对人的行为习惯、认知模式、价值兴趣等进行拟合和表达，输出人与价值的更优质匹配模式。


ChatGPT解构新闻传播


*本质上是谈消极影响，适用于回答要求有别的同类型题目，可思考角度有：对人机关系的反思、当下生产的新闻产品的理解、思维方式的转变、新闻从业者定位认同等～

（一）兼容障碍：新闻专业性与技术创新的平衡

理念上对智能技术的接纳，并不代表实际行动能力的提升。新闻专业性与创新技术之间究竟如何才能兼容与平衡，在操作层面仍然有很多障碍。例如，哪种类型的话题和新闻内容适合坚持人工采访，哪类话题更利于发挥机器优势而免于落入机械程序化的窠臼；在内容分发算法由算法工程师主导的情况下，专业的新闻价值观如何渗透到算法设计中。ChatGPT的加入是推动新闻朝着更专业的领域进步，还是恰印证了“新闻传播专业性极易被削弱”的命题，值得探讨。

（二）交流伦理：主仆式交流模式的伪情感

人类以自我为中心的定位使制造ChatGPT时沿用了此种逻辑，GPT在与人交流之时姿态仍然是彬彬有礼、谦虚低微的。彼得斯认为交流的中心不应当是自我而是对方，列维纳斯认为与他者交流是获得超越自我能力的教导。这种重视“他者伦理”的交流观予以机器与人主仆式服从交流反思。以满足自身体验为第一地位的交流模式是否会弱化人际交流中对他人的淡化和忽略？人需要GPT陪伴诞生的需求是否是有违伦理观的伪情感伪道德？都是亟需深思的问题。

（三）数字利维坦：国际视野下的人工智能霸权

传统媒体时代学界和业界对媒介霸权和文化霸权有所反思，如今ChatGPT这样的智能媒介技术创造出了越发隐蔽、越发精准的霸权主义，人类也应当未雨绸缪。在国际传播中，于个体层面用户的跨国信息权、基于智能创作的知识产权和利益分配均存在风险；于社会层面，国家信息安全维护可能涉及各国间对ChatGPT的协同约定；于全球层面，如何规避ChatGPT中洞藏的偏见和不公加剧各国信息化程度，都超越了使用ChatGPT的表层视野。

（四）变动不居：机器幻想的错误引导

ChatGPT对于问题的回答并不是唯一和确定的，对于同样问题的不同表述或者不同语言的提问，面对设问间的微妙变化、被捕捉到的提问者之间的身份差异、首次提问和追问的反驳话语，它都有可能给出不同的答案。如网络中来自不同高校的人询问“中国高校排名”，ChatGPT给出的答案不尽相同。正如OpenAI公司在介绍ChatGPT时坦承，“ChatGPT对输入措辞的调整或多次尝试同一提示很敏感。例如，给定一个问题的措辞，模型可以声称不知道答案，但给定一个稍微不同的重新措辞，便可以正确回答。”


ChatGPT重构新闻传播


*本质上是谈积极影响，适用于回答要求有别的同类型题目，把“新闻传播领域”换成“影响”“新闻生产提效”之类的话，按照题目限定变通就好

（一）内容深化：知识生成与按需生产

ChatGPT可以全天候采集各种平台、各类渠道的数据，智能生成与媒体内容生产相关的信息，也扩张了信息采集的维度。今天的内容分发虽然已经全面走向个性化，但可选择的范围仍然是在已有的内容中。若带有特定需求内容没有生产出来，个性化驱动的阅读无法得到满足。而ChatGPT依据用户需求进行生产，以“按需式”“点播式”的内容生产不断降低知识输出的成本，有机会在大数据时代下将人们从信息过载的麻木中解救出来。

（二）智能管家：算法分发逻辑更新

目前的算法主要依据用户需求进行狭隘和静态理解，这会使算法推送内容越来越狭窄封闭，过于强调个性分发而忽略社会整合的算法逻辑也会导致互联网中的群体极化。平台的算法分发离不开流量导向，这也一定程度上影响了内容生产的取向。而ChatGPT可以跨平台智能分发，并对用户的质疑和反驳进行回应，进而提升分发的精准度和人性化特征。分发不必都通过集中性的平台而是可能以更个性的“智能管家”的方式实现。

（三）技术驯化：自我表达与社会互动的模式

在西尔弗斯通看来，人对技术的驯化既包括人合理地利用技术满足自身的私人目的，也包括使人能够更好地参与到公共活动之中。人与ChatGPT进行聊天满足心虚转换、通过机器体验创作艺术的乐趣和自我认同、将“接入并使用ChatGPT”作为“社交资本”获得情绪认同，在人对ChatGPT进行占有、物化、融入、转化过程中，满足了人们的自我表达愿望，人们也会期待通过这种表达在社交空间中获得更多存在感和关注度，润滑自己与他人的关系。

（四）知识调用：提示工程师的职业化

OpenAI公开表示了提问与指令对于知识调用的重要性。ChatGPT的回答高度依赖用户准确、深入、持续、交互地提出需求，在它的知识调用中，提示指令的写作成为一种核心能力，如何输出任务成为一项核心本领。网上平台已多出“ChatGPT指令大全”“保姆级ChatGPT回答口令”等指南，可见提问与指令的下达能力依赖于用户既有知识，也依赖于持续的多轮对话能力。“提示工程师”可能成为新的职业，发挥人类知识调用在传播领域的新可能。


ChatGPT的走向与反思


*适用于回答未来发展方向或者治理对策，会和积极影响有些重复，但是一般不会同时问“积极影响”和“对策”，发展趋势啥的一般搭配现状不够完美之处～

（一）算法模型赋魂：社会互动人性化导向

梅塞尼支持的“技术与社会互动论”暗示着“任何技术的社会化，其实质都是技术逻辑与社会互构的一种结果”。技术的力量的确强而有力，但它并不会完全按照自己的逻辑改造社会，而是与社会相互勾连。ChatGPT通过语料库的选择和训练模型为底层价值，对其进行人性化、社会化训练有利于使其沿着以人为本的方向迭代和发展。

（二）干预机制：补救技术脱轨或失灵

在原有数据不足、内容不完整、算法无解的情况下，应当做好人力物力的充分布局，以期人类智慧与ChatGPT形成良好的匹配与互补。人类需要掌握足够手段和机制进行有效干预和防范，把人工智能的底层动力和资源库管理好，ChatGPT的升级发展才不至于“反噬”人类本身。如提前着手布局一些敏感数据的“防火墙”，即对于那些支撑ChatGPT特定领域的资源和数据设定严格的人工智能准入规则，或者引发不良社会效应之后的拦截机制。

（三）角色转换：主流媒体引领价值

传统主流媒体通常是直接为社会生产内容的角色，而传播权下放的时代下，社会媒体和自媒体受到更多人的关注，主流媒体面临着声音逐渐被削弱的风险，ChatGPT逐渐接手更多内容生产的时代下，主流媒体更坚守转向一线内容的生产者与传播者，并转向其背后作为价值逻辑与专业规则的支持者、创新创造的开拓者和话语场域的平衡者，成为全传播场域的定星盘，在ChatGPT等智能传播来临的时代继续发挥主流价值的引领作用。

（四）产业转型：从传统密集型转向技术密集型

在短视频、直播行业高度发达的年代，传媒产业很大程度是劳动密集型产业，需要大量主播和网红的体力脑力甚至情感劳动。ChatGPT的加入促使行业充分运用人工智能技术，减少传媒从业者自身传媒价值和传播能力被边缘化的可能。头部技术的不断迭代升级需要以巨大的资本作为后盾，ChatGPT 的一次完整预训练，就需要花费海量资金，这提示着未来行业可能需朝向技术密集型产业升级。

参考文献

[1]彭兰.从ChatGPT透视智能传播与人机关系的全景及前景[J].新闻大学,2023(04):1-16+119.

[2]喻国明.ChatGPT浪潮下的传播革命与媒介生态重构[J].探索与争鸣,2023(03):9-12.

[3]周葆华.或然率资料库:作为知识新媒介的生成智能ChatGPT[J].现代出版,2023(02):21-32.

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