人工智能技术在文化产业中的应用与影响研究
摘要：人工智能技术的发展为文化产业提供了诸多应用性机遇；其中一些关键性技术点与文化产业相结合，可以实现文化内容产生、创意资讯传播以及文化市场管理方面的创新。本文拟从几种主要的人工智能技术出发，介绍在技术与产业相结合过程中形成的代表性应用，同时探讨分析目前的人工智能应用带来的“信息茧房”“机器歧视”等社会问题，从而为我国文化产业发展提供相应的经验。
关键词：人工智能；文化产业；算法公平；信息茧房
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）本质上是对人的意识与思维的信息过程的模拟，是指使用机器代替人类完成认知、识别、分析和决策等功能。在《人工智能：一个现代路径》[STUARTJ.RUSSELL&PETERNORVIG,ARTIFICIALINTELLIGENCE:AMODERNAPPROACH1034(3ded.2010),supranote7,at4.]一书中，“人工智能”被定义为：行为是为了获得最好的结果，或者在不确定的情况下，获得期待的最好结果，这是一种“理性行为”选择。在过去的十余年中，人工智能技术在以深度学习为代表的机器学习、语音识别、自然语言生成与处理、计算机视觉等领域取得不少成果，引得全球广泛关注。
世界各国都在积极部署关于人工智能的战略规划，2016年10月，美国和英国双双出台国家人工智能战略。就我国而言，2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，其中提出到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元[国务院:新一代人工智能发展规划[J].重庆与世界,2018(02):5-17.]。
基于此，本文重点关注人工智能技术在文化产业――即新闻出版、发行、广播电视、电影、文化艺术、文化信息传输、广告服务和文化休闲娱乐等领域中的应用现状、存在的问题及对策，从而为我国文化产业发展提供可借鉴思路。
一、人工智能的主要技术类型与文化产业中的典型性应用
在美联社于2017年发布的《人工智能工作手册》中，人工智能在新闻业应用最频繁的技术主要有5类，包括机器学习、自然语言技处理术、语音识别技术、机器视觉和机器人技术[余婷,陈实.人工智能在美国新闻业的应用及影响[J].新闻记者,2018(04):33-42.]。在整个文化产业当中，目前应用最为广泛的技术类型是以深度学习为代表的机器学习，其他4类技术类型也均有不少应用落地。
通过上表可知，人工智能中的虚拟代理、机器人自动化、机器学习、深度学习、生物与语音识别、自然语言生成与处理（NLP）、硬件优化与决策管理等技术可以与文化产业中的信息采集、内容生产、信息传播和受众管理等有效结合，提供诸如内容个性化算法、受众目标与偏好识别、自动新闻内容生产等方面的服务，也可以提供在客户管理与市场调研方面的有力手段。
目前，国外一些先进的文化媒体机构对于上述技术的应用已经形成一定的有益经验与有效做法。
首先，在内容生产中，人工智能可以实现自动写作与自动摘要、抽取式新闻写作，并试图使机器像人类一样阅读与思考。
美联社是最早运用AI技术进行自动化写作的媒体之一。2014年，美联社与美国AutomatedInsights公司合作，使用该公司开发的自动化写稿程序Wordsmith来自动编发企业财报新闻。该程序几分钟内可写出150-300字的快讯，每季度能生产4000篇财报新闻，是过去数量的10倍。2015年之后，国内腾讯新闻、新华社和今日头条等也陆续推出了写稿机器人。
其次，在信源数据收集中，人工智能可以基于传根器应用生成内容，实现信息传播的可视化追踪。
NewsTracer是路透社使用的新闻追踪系统，这一系统每天可以对5亿条Twitter信息进行分析，从假新闻、广告和杂音，以及众多的人名、机构和地点中找到真的新闻事件与线索，这让记者能够从社交媒体的众多信息中脱身，把更重要的时间用来挖掘故事。
第三，在文化创意视频类服务中，人工智能可以实现文本和视频之间的转换、高效寻找视频片段与资源以及优化视频内容搜索等。
Zorroa是美国的一家视觉资产管理公司，2017年，公司推出企业可视化智能平台（EVI），帮助用户对大型数据库中的可视资产进行搜索和运行分析。在与索尼影业的合作中，EVI通过面部识别、图像分类、机器学习等方式整理、分析了索尼多年来积累的数百万小时的视觉资产。使用该平台后，平时需要27小时才能搜索到的特定视频资源，仅需3分钟即可检索到，为索尼影业的视频资源开发带来极大的便利[https://zorroa.com/case-studies/]。
第四，在文化信息传播中，人工智能可以通过受众的好奇点与文化传媒内容进行匹配、通过信号源获取受众的兴趣点，并且精准分析受众，预测其内容消费需求，实现精准投放。
Netflix是在用户个性化分发业务上较为成熟的视频网站。2016年年报显示，Netflix拥有9300万全球会员，每天流媒体播放超过1.25亿小时的电视节目和电影。预测用户想要观看的内容是其公司业务模式的关键部分。2016年，Netflix开发名为Meson的应用程序，构建、培训和验证个性化算法，提供视频推荐建议。类似的企业还有IRIS.TV等，该公司曾在三个月的时间内运用个性化分发，将其客户所在公司的观众存留率提高了50%[https://www.techemergence.com/ai-in-movies-entertainment-visual-media/]。
最后，在市场调研与客户管理方面，人工智能可以获知受众对内容消费的使用特点、通过深度神经网络技术来感知受众对文化内容的情感参与和变化，从而进行有效的客户管理与市场营销。
2016年，日本广告公司MaCannEricksonJapan聘用了全球第一个使用人工智能开发的机器人创意总监AI-CD?。当年9月，机器人创意总监与人类创意总监以同一个广告主题各自开发了10分钟的广告片，并交由全国民意调查评判。尽管人类创意总监以8%的微弱优势险胜，AI在受众分析与市场营销方面的潜力不容小觑。
可见，人工智能已经显著改变了媒体格局――包括观众发现和参与内容的方式，以及内容创建和分发给观众的方式。目前，算法不仅会影响受众在不同平台上看到的内容，还会首先影响平台生产和创建的内容。人工智能从根本上改变了受众行为和创作过程。
二、人工智能应用对文化产业发展的影响与启示
尽管统计显示，就目前的全球文化产业而言，仅有8%的文化企业已经部署并使用了人工智能技术应用[https://www.ibc.org/tech-advances/the-future-is-artificial-ai-adoption-in-broadcast-and-media/2549.article]，但人工智能技术对文化产业乃至整个社会的影响已经有所显露。
就其积极意义而言，人工智能技术在提高内容生产效率、提升用户留存率以及优化文化产业资产管理等方面存在重要意义、毋庸置疑的高效率和部分的不可替代性。而就其消极影响而言，内容分发的局限性开始受到社会关注；人工智能算法的公平化、透明化一度遭受质疑；算法带来的偏见与歧视又引发社会伦理问题；人工智能应用背后的商业力量或许是造成这一系列问题的原因之一……
不少科技界声名显赫的人物也因此表达了对人工智能未来发展的担忧，如特斯拉创始人埃隆・马斯克曾说：“我们应该十分小心地看待人工智能。我越来越倾向于认为，在国际或者国家层面上应当有相应的人工智能监管措施，以防人类做出不可挽回的事情来。”微软创始人比尔・盖茨、物理学家史蒂芬・霍金等也表达了类似的看法。未来人工智能应用将在何种程度上造福于人类，部分取决于今天我们在何种程度上理解并解决人工智能可能产生的问题与自有弊端。
具体而言，本文将从如下三方面阐述人工智能应用的问题、影响与对策：
（一）内容分发的局限性：“信息茧房”
如今的网络文化空间，从某种意义上说，是一个算法帮助公众做决定的环境。如果说曾经的传统媒体为公众搭建了一个“拟态环境”，不同的编辑部依托各自的编辑方针、新闻判断原则，以“议程设置”的方式决定着每日媒体内容的生产加工，那如今，在网络媒体中这一权力部分地转交给了算法。算法可以决定人们阅读哪些新闻，观看哪些视频，收到哪些广告，人们的数字存在（DigitalExistence）日益受到算法左右。
文化传媒企业使用算法决定内容推荐的初衷是在于解决信息过载的问题，提高用户获取信息的效率，更希望借此增加用户的沉浸时长，提高应用的用户忠诚度和留存率。因此，企业利用大数据主动搜集用户信息，根据用户自身兴趣，为用户定制个性化内容，形成一整套精确的内容分发模式。Facebook信息流产品Newsfeed、对话式新闻产品微软小冰和Quartz、今日头条以及Netflix、IRIS.TV等一系列人工智能应用均属于此类型。
这一初衷是好的，但问题出在“精确”上。信息越精确，代表着信息涉及的范围越狭窄。人工智能研究者已经发现，仅仅关注推荐系统的精确度远远不够，这会导致用户难以获取足够的信息增量，视野越来越狭隘。美国学者桑斯坦在其著作《信息乌托邦》[凯斯・R・桑斯坦.信息乌托邦:众人如何生产知识[M].法律出版社,2008：206-208.]中指出，人们借助网络平台和技术工具，在海量的信息中，完全根据自己的喜好定制报纸和杂志，进行一种完全个人化的阅读。在信息传播中，因公众自身的信息需求并非全方位的，公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的通讯领域，久而久之，会将自身桎梏于像蚕茧一般的“信息茧房”中。
学术界不少学者指出“信息茧房”问题的危害，将“信息茧房”与群体极化、证实性偏见等议题关联起来。学者陈昌凤认为，信息的个人化偏向容易产生詹姆斯・斯托纳（JamesStoner）1961年提出的群体极化现象，即团体成员从开始只是有某些偏向，通过协商、讨论，逐渐朝偏向的方向继续移动、形成极端的观点，甚至引发社会波动，如散播错误信息、形成极端性社会团体、公共理性批判缺失等[陈昌凤,张心蔚.信息个人化、信息偏向与技术性纠偏――新技术时代我们如何获取信息[J].新闻与写作,2017(08):42-45.]。与此同时，人们总是倾向于寻找、阅读自己认同的信息来佐证自己的认知，加深了信息的个人化偏向。对垂直细分领域内容的追逐，弱化了公共事务领域内容的传播，网络社会中传统媒体讲求的“社会公器”意义式微，一个对公共事务冷漠、毫无参与感与同理心的社会将会是“信息茧房”之下最极端也最为悲剧性的结局。
对此，文化传媒企业和公众这两个主体都需要采取一定的对策。对于文化企业而言，应当在推荐的精确度指标之外，加入新的算法推荐考量指标，如多样性、覆盖率、新颖性等；另外，有研究表明，基于关联规则的推荐方法要优于基于内容规则的推荐方法，更易为用户发掘新的兴趣点，现有的障碍在于关联规则难以抽取、耗时长[刘辉,郭梦梦,潘伟强.个性化推荐系统综述[J].常州大学学报(自然科学版),2017,29(03):51-59.]。
而对于公众而言，文化传媒企业设置算法推荐的初衷就有迎合用户喜好的意味，用户越是喜欢哪一类内容，平台就越是推荐哪一类内容。因此用户想要逃离“信息茧房”，第一个步骤就是反省自身，提升自身的媒介素养。平台可以帮助用户实现媒介素养提升，如每周发布用户阅读周报，告知用户在阅读中各类型信息的占比情况，提示用户哪一类信息了解匮乏等，起到一定的督促作用。
（二）从算法偏见到机器歧视――算法的公平与透明化困境
当我们在日常生活中的决策权部分地交给算法之后，我们本能地期待着一个更加公平、透明的环境。但是，一个不容忽视的问题是：算法或者机器真的能够做到公平、公正、不偏不倚吗？算法的规则是否本身就带有人类固有的偏见呢？
2015年5月，Google的照片应用加入自动标签功能，应用更新不久，一位黑人程序员发现自己的照片竟然被Google打上“大猩猩”的标签。Flickr类似的自动标签系统也犯过大错，曾把人标记为猿，把集中营标记为健身房。2016年3月，微软公司的人工智能聊天机器人Tay上线。可是上线不到一天，Tay就被网民“教育”成为一个集反犹太人、性别歧视、种族歧视等于一身的“坏孩子”，被强制下线。此外，有研究称谷歌广告服务会默认为女性用户推送比男性用户薪水更低的广告。这些事件一方面反映出现有的人工智能、机器学习技术的不成熟，另一方面，机器歧视（MachineBias）问题开始进入公众视野。
2017年，Pew研究中心曾在研究报告《算法时代》[LeeRainie,JannaAnderson:Code-Dependent:ProsandConsoftheAlgorithmAge,http://www.pewinternet.org/2017/02/08/code-dependent-pros-and-cons-of-the-algorithm-age/]中指出：“算法的客观中立仅仅是理想，创建算法的人即使尽量做到客观中立，也不可避免地受到自身成长环境、教育背景、知识结构和价值观的影响。此外，创建算法所依赖的底层数据的有限性也会导致算法偏见。”
那么，算法偏见的来源在哪里？首先，存在错误、不准确和无关的数据可能导致偏见。输入不完美、甚至有错误的数据，自然会得到错误、有偏见的结果。
其次，机器学习的过程可能是偏见的另一个重要来源。例如，一个用于纠错的机器学习模型在面对大量姓名的时候，如果某姓氏极为少见，那它在全部数据中出现的频率也极低，机器学习模型便有可能将包含这个姓氏的名字标注为错误，这对罕见姓氏拥有者和少数民族（姓氏与非少数民族不同）而言就会造成歧视[曹建峰.人工智能:机器歧视及应对之策[J].信息安全与通信保密,2016(12):15-19.]。这类歧视的来源并非程序人员有意识的选择，具有难以预料、无法估计的特点。
再者，正如Pew报告所指出的，算法可能先入为主地默认了算法创建者或者底层数据中带有的价值判断，从而产生了性别、宗教和种族方面的歧视。这类歧视主要是由于产品设计（DiscriminationbyDesign）的局限性。
种种算法偏见与机器歧视的案例让我们不禁怀疑，“公平”这一社会理念到底是否可以被操作化，成为被准确量化的算法规则。而与此同时，机器自动化决策的不透明性使得准确量化公平难上加难。机器决策是经由算法这一“黑箱”（Blackbox）完成的，也就是说，不论是普通人还是熟悉公平原则的社会学者，均无法了解算法的内在机制、原理，更无法监督机器的决策过程。因此，当算法的编程人员不清楚或者未能统一“公平”的内涵与规则时，他们自身的偏见就会在一定程度上影响算法，同时他们也可能会忽视算法可能产生的偏见，不公平的人工智能应用随之产生。
正如学者DanielleK.Citron在《技术正当程序》中所说，对于关乎个体权益的自动化决策系统、算法和人工智能，考虑到算法和代码，而非规则，日益决定各种决策工作的结果，人们需要提前构建技术公平规则，通过设计保障公平的实现，并且需要技术正当程序，来加强自动化决策系统中的透明性以及被写进代码中的规则的准确性。
日前，美国弗吉尼亚大学学者AhmedAbbasi等在《让“设计公平”成为机器学习的一部分》（Make“FairnessbyDesign”PartofMachineLearning）一文[https://hbr.org/2018/08/make-fairness-by-design-part-of-machine-learning]中指出，可以通过将数据科学家与社会科学家组队、谨慎打标签、将传统的机器学习指标与公平度量相结合、平衡代表性与群聚效应临界点（criticalmassconstraints）以及保持意识等方法减少算法形成歧视的可能性。其中，“平衡代表性与群聚效应临界点”是指在对数据进行采样时，应既考虑数据的整体特征，同时不忽略某个特定少数群体或者极端数据情况。只有这样，机器学习模型在预测一个普通人和一个特殊群体时，才能都给出更为准确的答案。
另外，谷歌也开始倡导“机会平等”，试图将反歧视纳入算法。还有学者引入“歧视指数”的概念，为设计“公平”的算法提供具体方法。我们必须清楚，人工智能总是通过一个快速且脱离人类社会与历史的学习来完成自我构建，因而一个未经完善的机器学习模型必然存在“道德缺陷”。在人工智能应用的构建中，人类与人类长久以来葆有的道德与社会规则不能缺席。
（三）人工智能应用背后的力量
“信息茧房”的形成不是由于信息广度不足，内容生产不够，而是由于信息推荐固定地集中在某一特定领域造成了信息的窄化；算法偏见的形成不是由于机器学习具有天生的弊端，而是由于人类未将公平公正的原则纳入算法考量之中。人工智能应用背后存在着的，是人的力量与符合经济社会的商业逻辑。
为了迎合消费者，信息推荐系统会将消费者的阅读“口味”作为依据。当搜索引擎通过机器学习意识到，搜索八卦新闻的人愿意在日后更多地看到八卦新闻，为了提升用户留存度，搜索引擎会相应地减少其他类型新闻推荐。
为了满足商家，人工智能产品会把更昂贵的产品卖给用户忠诚度高的用户，即“大数据杀熟”现象。同时，为了更加精准地进行广告投放，人工智能偶尔也会忽视公平原则，例如女性用户通常会收到比男性用户薪资低的推荐广告。这样的现象发人深省，未来是否有必要通过一定的法律手段，要求包括文化企业在内的商家作出“不作恶”的商业承诺。
整体而言，我们的社会正被人工智能推向一个新的发展节点。正如[金兼斌.人工智能将给传媒业带来什么?[J].中国传媒科技,2017(05):1.]学者指出，社会和传媒技术的发展，从来都不是线性和匀速的。从工业革命到信息技术革命，每一次社会巨变都伴随着这样一个临界时刻。今天，我们已经能够感受到，我们的日常生活――包括媒介生活中的许多基础性的东西，正在被人工智能应用所搅动。在这样的时刻，只有紧抓机遇、规避风险、解决弊病，才能真正实现行业和社会的跨越式发展。我国的文化产业走到了一个崭新的路口，新的机遇在等待着它。
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专家热议人工智能时代的数字素养
6月19日，由全民数字素养与技能培训基地主办、腾讯研究院与腾讯学堂承办的“打开：人工智能时代的数字素养”活动在深圳举行。随着人工智能技术迎来新突破，并预示着数字技术将给社会带来更大变化，“应该以怎样的数字素养迎接人工智能时代”这一问题成为人们关注的热点。
腾讯全民数字素养与技能培训基地负责人、腾讯研究院总顾问杨健在会上致辞。腾讯IEG用户平台部高级运营经理张煜瑾、腾讯研究院高级研究员王健飞、腾讯青少年科技学习中心总监凌云分别进行了精彩的主题分享。在圆桌讨论环节，国家工业信息安全发展研究中心信息政策所数字经济研究室主任殷利梅、深圳大学计算机视觉研究所所长沈琳琳教授、中国青少年宫协会媒介与教育工委会副主任张海波、教育立法研究基地(教育部-华南师大共建)秘书长马颜昕等嘉宾共话对数字素养的理解与展望。会议由腾讯研究院高级研究员陆诗雨主持。
“打开”思路：人工智能时代的数字素养将会更加前沿、更有挑战性
“深圳的夏天时而暴雨倾盆、时而晴空万里，变幻无常，这恰巧跟近期人工智能的新突破给我们带来的感受类似。”在活动开场环节，腾讯全民数字素养与技能培训基地负责人、 腾讯研究院总顾问杨健以天气作为比喻，描述了人工智能技术给人们带来的“不确定”感受。他表示，在这样的背景下，人们更需要以数字素养来应对人工智能等数字技术带来的复杂挑战。
“数字素养内涵的演变，可以分为四个阶段：一是1.0阶段的未成年人网络保护；二是2.0阶段的青少年发展；三是3.0阶段全民数字素养与技能的提升；四是4.0阶段的人工智能时代的数字素养。”杨健认为，这四个阶段表现出越来越复杂的特征，而人工智能时代的数字素养，将会更加前沿、更有挑战性。
他指出，近期以ChatGPT为代表的AIGC应用带来巨大的想象空间，在可以直接转化为生产力的同时，也启发人们思考一系列的问题：AIGC带来的究竟是技术门槛降低之后的平权，还是技术门槛更高的新的两极分化和“数字鸿沟”？同时，结合全球科技竞争视角，还要考虑AIGC带来的效率革命、成本革命和交互革命，以及我们参与全球竞争的应对方式等前沿问题。杨健表示，AIGC的话题，比以往数字技术引发的未成年人保护、数字适老等问题更复杂，也更有挑战性。
“从创新周期和普及速度来看，新技术对社会的影响已经越来越深刻，远超预期。”杨健介绍，腾讯研究院长期关注前沿数字技术的发展及应对，用“打开”这个关键词作为活动的主题，传达了一种期待——期望与会嘉宾和社会各界一起，打开思路，共同关注数字技术的机遇与挑战，以及全民数字素养与技能提升等前沿话题。
多元实践：借助科技的力量促进青少年教育、“新农人”培训创新
在活动的主旨演讲环节，三位嘉宾分享了腾讯数字素养与技能培训基地在数字素养与技能培训领域的积极探索。
腾讯IEG用户平台部高级运营经理、全国青少年人工智能追梦营负责人张煜瑾介绍，腾讯未保团队从2019年就开始探索如何以游戏科技助力青少年科学素养提升，并孵化了腾讯扣叮平台和腾讯未来教室项目。
张煜瑾表示，开展项目之前，团队调研发现，全国青少年数字素养的提升在设施、师资、课程、学习出口等方面存在多重困境。由此，腾讯以游戏科技为依托研发了腾讯扣叮平台，研发十大国产自研编程学习实验室，以适应小、初、高不同学龄段、不同编程语言的学习需要。其中，凭借“高仿真”“低耗能”“强AI”三大游戏科技特性，腾讯扣叮于2022年推出了“虚拟仿真实验室”，助力青少年、学校及教育单位，摆脱了硬件桎梏，win7系统的低配电脑就可接触并学习前沿的机器人编程知识。该实验室率先落地广州，走进全市1400余所学校，惠及近百万师生，相关普及成果还入选了2022年广州市十大民生事件。
腾讯扣叮也打造了“全国青少年人工智能追梦营”品牌活动，为全国青少年，尤其是欠发达地区的师生带去体系课程、培训及赛事活动参与机会。目前已经在全国30多个省级行政单位12000余所学校落地，课程累积使用次数超240万人次。张煜瑾介绍，在人工智能技术快速发展的背景下，这个项目积极支持了人工智能教育解决方案的落地与普及。
2021年9月，腾讯成长守护、腾讯游戏联合腾讯SSV推出“智体双百”计划，从科技和体育两个维度，为城乡孩子打造线上+线下的“未来教室”和“未来运动场”，发挥腾讯游戏的科技力和产品力，探索游戏化学习的可能性。未来教室主要以线上线下一体化方式，助力师生科学素养的提升；截至目前，已在全国落地36间，覆盖全国14个省、直辖市及自治区，开设科技课超过9066课时，覆盖29.5万人次初中生；还打造了“未来教室”小程序，供全国科创教师交流和分享，已累计全国各地8.41万科创老师，在小程序上分享教育日常及科创干货。
腾讯研究院高级研究员王健飞分享了以视频号直播电商培训助力“新农人”提升数字素养的实践。他介绍了对农村电商发展现状的观察，认为当前乡村电商已经有了很好的基础设施，但成长空间仍然很大。在电商平台上，个体新农人自己卖货的成功比较少，人们主要是从头部大主播或者做出影响力品牌的二级、三级的供应商手上买商品。
究竟是什么阻碍了新农人做电商？“我们通过访谈发现，不是因为乡镇的用户数字素养差，而是开网店的门槛非常高。”王健飞介绍，由于开店工作的复杂性，“新农人”往往希望有大学生合伙，而县城的人才缺失导致了电商发展的恶性循环：当地产业发展不起来，大学生很难回到当地就业，大学生作为数字素养高的人不回去，当地的产业又不可能发展起来。
王健飞表示，基于这一情况，去年腾讯西南总部、腾讯研究院和微信共同在重庆市三个县开展了视频号“新农具”计划，助力没有深入实践直播带货的新农人使用短视频工具，并实践了线下培训+线上陪跑+本地裂变“三步走”的方式：第一步，线下培训；第二步，线上陪跑，由专门的陪跑老师给予直播带货的技巧指导，并为学员之间建立联系；第三步，培养出当地的小MCN或者主播的领头人，发挥裂变和带动效应。
“我们在三个县市进行了试点，总共培育了150个学员，其中一个明星学员是何财明，2022年年末他的销售额突破2000万，三分之二的收入都来自直播带货，因为直播带货减少中间环节，每双鞋的利润上升了25%。”王健飞表示，今年新农具项目团队也会对这个模式进行调整，探索让项目的效果更好。
腾讯青少年科技学习中心总监凌云介绍了该团队在过去7年所做的探索。她介绍，腾讯青少年科技学习中心是腾讯人力资源体系下专为青少年提供科技学习和发展平台的专业团队，运用腾讯在人力资源、多产业业态、前沿技术与产品的资源与力量，打造了青少年“学-训-战”螺旋式上升的培养模式。其中，“腾讯Mini鹅系列”面向未来的应用型人才，通过课题研究、假期营地、互动展览和企业见习等模式，助力青少年跨学科实践与综合素质提升，青少年运用数字IP、微信小程序、音乐与视频等工具创作多元原创作品，表达他们对文化传承、乡村发展、老龄化等真实社会的思考，让互联网技术、工具、数据助力青少年的小创意、大梦想。
“今年年初ChatGPT的横空出世，带来技术加速发展的同时，也引发了很多社会热议，”凌云指出，“孩子们对于技术变化的敏锐度一点不弱于我们，与AI共存将渗透到他们未来从事的各行各业。为了让孩子们理解技术原理和人机协作的逻辑，我们自研了一款人工智能学习产品，用游戏化AIBot竞技、AI经典算法互动学习项目，帮助孩子们简单易懂AI原理、轻松上手AI实践。”凌云介绍，这款产品充分发挥腾讯在互动化、可视化、游戏化等方面的优势，支持国家级白名单赛事和各省市赛事和活动，为学校教师提供课堂教学的工具及精品内容，为更多未来向工程实践人才方向发展的青少年打开专业的第一扇门。
凌云表示，在全球顶尖科研领域，青年英才、天才少年一直是值得珍视的宝贵人才，积极提供专业培养土壤和前沿实战机会，为国家培养及储备拔尖创新人才也是我们的使命。中心联合腾讯安全、量子、AI多个前沿实验室，由腾讯科学家团队带队，带领中国最顶尖的计算机领域科技少年挑战高精尖课题，“星火计划”少年团在行业赛事、专利、学术论文、专业白皮书各方向上都取得了非凡的成绩。在国家战略的安全领域，星火学子在安全世界杯、国家强网杯、GeekPwn上创出多个高中生首例。
拥抱未来：数字素养研究不是“曲高和寡、阳春白雪的事业”
在圆桌环节，来自政策研究、教育、科技、法律等不同领域的嘉宾们，以多元的视角，共同讨论他们对数字素养的理解与展望。
如何理解数字素养的核心？针对这一问题，国家工业信息安全发展研究中心信息政策所数字经济研究室主任殷利梅阐述了自己的理解。她认为，数字素养与技能，就是每个人对数字化的适应力、创造力，每个人对于应用数字技术、使用数字技术、驾驭数字技术的能力。“素养”和“技能”并重，不能偏废其一，“素养”更强调综合的素质底蕴，“技能”更偏重于在工作当中所具备的数字技术应用能力。《提升全民数字素养行动纲要》提到四大应用场景，涉及怎么利用技术享受更便捷和优质的生活，能够更高效地学习和工作，甚至做一些非常有突破性的创新。
殷利梅表示，《提升全民数字素养行动纲要》的编制，考虑了人的生命周期，数字素养培育要覆盖到每个群体，一个都不能少。未来希望全民数字素养与技能培训基地这个平台，能够触达更多的群体，让他们能够有机会通过基地的各种资源得到培训和体验。她表示：“首先是围绕资源建设能够向社会提供大量优质的社会培训资源；其次是加强师资队伍的建设、志愿者团队建设；此外还要设计一系列活动，无论是培训活动还是展览展示、体验项目、公益项目等等。这些都是基地在下一步要考虑的重点工作方向。”
全国第一套进入国家基础教育课程的网络素养教材主编、中国青少年宫协会媒介与教育工委会常务副主任张海波，在丰富的青少年教育一线工作基础上，提炼了青少年数字素养的三重意义——有“246”三种理解。他表示，用2个字来解释数字素养，就是“善用”，即善用技术，并用它做善事；用4个字解释数字素养，就是“趋利避害”，即认清技术的两面性和“双刃剑”功能；用6个字解释数字素养，就是需要保障数字技术的安全、健康、文明。
张海波表示，一是需要确保技术对个体来讲是安全的，二是保障内容是能够促进青少年身心健康发展的，三是要保证技术构建的社会是文明的，无论是网络社会、数字社会还是人工智能社会，人类的交往文明都是底线。他还提出，在数字素养与技能提升的过程中，我们不应以大人优于儿童的预设成见去推动，而要和儿童有一个平等的心态及眼光来看待。张海波开展的儿童参与式数字素养教育实践显示，儿童更愿意尝试新鲜事物，他们学习掌握数字素养往往比成年人更快，很多时候是儿童反哺老年人。
华南师范大学法学院研究员、数字政府与数字经济法治研究中心主任、教育立法研究基地(教育部-华南师大共建)秘书长马颜昕指出，人工智能时代，对于数字素养应该有两重理解：一是“应对这个世界复杂性的能力”，人工智能时代，我们需要重新理解变化的、复杂的世界，教会孩子辨别什么是真的、什么是假的，比起输出结果，更重要的是面对不断变化和复杂的社会，他们能选择更加正确的工具。二是“价值判断的能力”，至少在现阶段，价值判断仍然是人类最后的竞争优势和阵地，包括价值冲突上的判断、审美的判断、主观上的判断等。
“数字素养与技能提升的核心在于全民。”马颜昕以“数字粤菜”为例，指出即便是过去我们认为最传统的、依赖于师傅传承的领域当中，数字素养也在发挥越来越重要的作用。同时他在实践调研中发现，大多数家庭中父辈的数字素养与技能远弱于青少年，缺乏辅导青少年的能力。所以，要通过全民尤其是成年人的数字素养与技能提升，为下一代数字素养与技能的提升提供社会孵化环境。
他表示，在教学场景中，问题的关键不在于学生会不会用AIGC工具，而在于能不能用，所以应考虑制定场景化的使用指南，明确使用规则。“就像考试可以用计算器，但不能带有联网和编程功能的设备，这是被限定的技术工具，在教育领域大家应该有一个共识。”
鹏城学者、深圳大学计算机视觉研究所所长、大数据系统计算技术国家工程实验室副主任沈琳琳教授指出，当前不同行业的数字素养以及对人工智能的理解都存在落差，各行各业的人都需要对AI技术的开发过程有所了解、认知，这也是人工智能时代全民数字素养与技能提升的一部分。
“我做一些高中科普讲座，主要是科普AI技术是什么，包括涉及哪些核心技术、上个世纪五十年代以来的发展历史等，我希望青少年明白任何东西都有起落，并鼓励他们做自己感兴趣的事情，不必盲目跟风。同时，需要用他们听得懂的话知道AI是什么东西，让他们知道至少从目前的技术来讲，AI不可能毁灭世界。”沈琳琳表示，通过这些活动，能够让普通的学生或者传统行业从事者更加理解AI技术，让AI更好地服务各行各业的进步。
沈琳琳认为，人工智能行业有很多种不同水平的工作类型，不同能力的人可以在金字塔的不同位置找到适合自己的岗位，并依靠自己的兴趣和努力，不停上升直至塔顶。“不管你原来的起点如何，只要你坚持做下去，最后总能够成功。”
杨健在会议的总结发言中指出，通过这场精彩的研讨能够更进一步感受到，数字素养研究不是曲高和寡、阳春白雪的事业，而是与每个人的未来息息相关。他表示，“全民数字素养的培育和生长，需要我们大多数人参与进来，共同努力、拥抱未来。”
星恩瑞探索人工智能在制造、医疗、金融等领域的广泛应用。
0分享至随着科技的不断进步,人工智能(AI)在各个领域的应用也越来越广泛,其发展前景也越来越广阔。星恩瑞将围绕自动化和智能化制造业、无人驾驶汽车、医疗保健、金融服务、自然语言处理和语音识别、机器人和人机协作等主题,阐述人工智能的发展前景。一、自动化和智能化制造业随着制造业的不断发展,越来越多的企业开始注重生产效率的提高和产品质量的下降。人工智能的应用可以帮助制造业实现自动化和智能化,提高生产效率和产品质量。在自动化方面,人工智能可以帮助制造业实现自动化生产线的控制和管理。通过机器学习和人工智能算法对生产过程进行监控和分析,制造业可以实现生产过程的自动化控制,提高生产效率,减少人为错误,降低生产成本。在智能化方面,人工智能可以帮助制造业实现智能化的产品设计和生产。通过自然语言处理和语音识别技术,制造业可以实现智能化的产品销售和客户交互。同时,人工智能可以帮助制造业实现智能化的数据分析和管理,提高产品质量和市场竞争力。二、无人驾驶汽车无人驾驶汽车是人工智能在交通领域的一个重要应用。随着人工智能技术的不断发展,无人驾驶汽车已经成为了未来交通发展的趋势。无人驾驶汽车的发展可以带来以下几个方面的优势:1.提高交通效率。无人驾驶汽车可以通过智能交通系统,实现智能调度和交通管理,提高交通效率,减少交通拥堵。2.降低交通事故率。无人驾驶汽车可以通过智能监控和预测,实现交通事故的减少和降低。3.提高交通安全。无人驾驶汽车可以通过智能导航和避障,实现交通安全的提高。三、医疗保健人工智能在医疗保健领域的应用越来越广泛。人工智能技术可以帮助医疗保健机构实现自动化的诊断和治疗过程,提高医疗保健的效率和质量。人工智能技术可以通过自然语言处理和语音识别技术,实现自动化的诊断和治疗过程。例如,人工智能可以通过自动分析患者的症状和病史,实现自动诊断和推荐治疗方案。同时,人工智能还可以通过自动分析医疗影像,实现自动分析和诊断,提高医疗保健的效率和质量。四、金融服务人工智能在金融服务领域的应用也越来越广泛。人工智能技术可以帮助金融服务机构实现自动化的风险评估和投资决策,提高金融服务的效率和质量。人工智能技术可以通过自然语言处理和语音识别技术,实现自动化的风险评估和投资决策。例如,人工智能可以通过自动分析客户的财务报表和投资历史,实现自动风险评估和投资决策。同时,人工智能还可以通过自动分析客户的社交网络和舆情,实现自动风险评估和投资决策。总的来说，星恩瑞认为随着人工智能技术的发展，将会对各行各业都造成一些积极性影响。以上就是星恩瑞本期为大家整理的人工智能前景分析，希望对大家有所帮助，感谢大家的阅读。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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