联通师生网上生活，服务全方位育人******

　　习近平总书记在党的二十大报告中指出，“加强全媒体传播体系建设，塑造主流舆论新格局。”从2019年起，教育部先后分两批确定了北京大学、清华大学、北京市教委、上海市教委等30所（家）全国教育融媒体中心试点单位，各省教育主管部门也积极探索建设具有本省特色、符合本省高校实际、围绕本省教育高质量发展的高校融媒体中心。经过近三年的探索与实践，高校融媒体中心已经从机构设置、平台搭建、场地设施等基础建设阶段过渡到服务拓展、文化建设、校园治理等系统创新阶段。但由于受到主客观因素的制约，目前一些高校媒体融合机制尚不成熟，管理运行体制机制创新不够，财力物力和队伍素养还存在一些短板，高校融媒体中心建设还面临着巨大挑战。下一步，高校要立足“两个大局”，胸怀“国之大者”，站在政治和全局的高度，以全媒体视角和互联网思维审视和谋划高校教育新闻宣传工作，探索新时代“全程、全息、全员、全效”高校教育融媒体发展路径，牢牢把握全媒体时代教育新闻舆论工作主动权和主导权。

　　坚持“四全”媒体发展理念

　　习近平总书记在主持中央政治局第十二次集体学习时强调，全媒体不断发展，出现了全程媒体、全息媒体、全员媒体、全效媒体，信息无处不在、无所不及、无人不用，导致舆论生态、媒体格局、传播方式发生深刻变化，新闻舆论工作面临新的挑战。这为当前高校新闻宣传的突破发展、媒体融合的纵深发展提供了基本遵循。推动高校媒体融合发展，建好用好高校融媒体中心，必须深刻理解把握“四全媒体”的内涵，在拓展校园服务功能和研发融媒体产品的基础上，让平台在与师生的持续高频互动过程中，发现需求、了解需求、满足需求，使融媒体中心真正成为高校壮大主流思想舆论、加强网络思想引领、凝聚改革发展共识的重要阵地。要顺应“全程媒体”的趋势，重构新闻制作加工多样化流程，强化新闻传播的时效性和开放性，突破时空界限，打通采编发边界，提升优质内容生产能力；要基于“全息媒体”的视角，贯通传播载体，要强化技术赋能，丰富叙述视角和传播形态，突破新闻传播的物理样态；要按照“全员媒体”的要求，创新组织架构，适应网络传播“去中心化”特征，拓展矩阵构建，创新交互方式，实现由“受众”向“用户”的工作理念转变，由一对多向多对多的传播向度转变；要从“全效媒体”的目标出发，适应新闻传播分众化趋势，丰富表现手段，增加信息容量，深化垂直细分领域，提升传播效率，构建“融媒+育人”“融媒+文化”“融媒+服务”的发展模式。

　　创新内容生产传播模式

　　不管媒体生态如何变化，优质内容始终是其核心竞争力，增强内容生产能力，提升内容传播到达率覆盖面，是媒体融合的关键环节。要再造生产流程。高校融媒体中心要适应当前媒体内容生产、媒介形态、传播终端等专业细分的趋势，积极引入并不断完善采、编、发一体化系统，建立起总编协调、值班调度、部门沟通、采前策划等制度，搭建指挥调度系统、协同管理系统、全媒体内容管理系统和大数据中心，建设“多次多样采集、全媒体多元编辑、立体多渠道传播”的全媒体内容生产分发系统，实现云端化、数字化、全媒化、智能化。要强化内容生产。推进高校媒体深度融合，首先必须立足师生、校友、家长、合作者等受众群体需求，充分发掘自身新闻资源，策划生产受众喜爱的原创内容。其次要深度开拓区域垂直类内容产品，运用算法技术，加强数据挖掘，主动设置议题，引导受众需求，使自己成为高等教育领域最权威的内容生产者和供应方。同时，主动关注多元业态和精准服务，从移动化、社交化、分众化趋势出发，丰富多元供给，探索“融媒+育人、融媒+文化、融媒+服务”的互动模式，形成融媒体传播平台与师生网上生活社区的联通。要优化传播通路。完善渠道建设，强化技术应用，构建适应高校特点的立体传播模式是提升新闻宣传价值的基础，也是解决内容生产传播能力建设问题的重要路径。高校融媒体中心要增强技术赋能，借助人工智能、云计算等技术，实现推送的精准性和个性化，优化媒体融合传播生态。

　　优化保障支撑体制机制

　　媒体融合的新模式、新样态，要求高校不断优化组织保障体系，实现高校融媒体中心建设理念的迭代和组织架构的再造。要重构组织体系。全面对接融媒生产传播规律，组建采编中心、运营中心、摄影工作室、产品设计工作室、音视频工作室等适应融媒体发展的运行机构。以内容生产为关键点，突出目标导向，强化过程管理，构建矩阵式组织结构，加强采编发团队的系统整合，探索以内容创作为核心的项目制、工作室等组织运行体系，实现跨团队跨领域协作。要拓展融媒矩阵。媒体融合“去中心化”“分众化”的特点，需要我们在建设中充分调动各方面参与的积极性、创造性，从高校内部跨学院、跨处室、跨平台整合媒体经验丰富的业务骨干，强化选题策划，增强参与性和多样性，避免内容同质化现象。要借助互联网平台，丰富PGC（专业生产内容）与UGC（用户生产内容）内容接入形式，增强师生融入度，推进多屏融合，全方位打造传播矩阵。要强化保障支撑。融媒体产品生产模式和全媒体传播形态的革新，对高校新闻工作者提出了更高要求。培养适应媒体融合发展规律，具有互联网思维和跨媒介素养的创新型人才队伍，是支撑高校融媒体中心健康发展的根本力量。高校融媒体中心要加强队伍的融媒战略和媒介素养培训，使其既坚守教育新闻价值理想，又掌握现代生产传播技术，助力高校融媒体中心创新发展。

　　（作者：倪松涛，系江南大学副校长，江南大学互联网传播研究中心主任）

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

　　产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

　　随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。

　　实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

　　以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。

　　在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。

　　目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

　　“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”

　　在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。