人工智能为媒体赋能
原标题：人工智能为媒体赋能人工智能有望改变媒体，重塑媒体的整个流程。未来，人工智能将融入到媒体运作的各个环节，但在媒体行业的落地，需要更复杂、更全面的架构。无论是人工智能本身还是其在传媒领域的应用，距离成熟都还有很长的路要走。当下，应基于媒体行业自身的数据构建具有针对性的人工智能系统，提升媒体与人工智能结合的成熟度。
人工智能媒体融合应用场景未来发展
媒体行业正处于融合发展的深水期和战略转型期，亟须找到媒体产业升级的新思路和新方向。随着人工智能应用的逐渐普及以及人工智能在媒体行业中一个个新的实际应用成果的诞生，我们越来越清晰地看到人工智能在推动媒体融合发展中的作用。人工智能给媒体行业带来的影响是深远的，推动着媒体运作流程中每个环节的变革，人工智能正成为媒体纵深融合的关键着力点，为媒体向智能化发展赋能。
人工智能+媒体：应用场景多元
大数据时代为媒体带来了前所未有的丰富数据资源和先进数据科学技术，但同时媒介环境变化也给行业的态势带来深度的影响。如今，受众呈现出分散化、复杂化的特征，信息量指数式增加，传统的内容生产、分发的方式及传受关系已不能满足时代的需要。媒体和媒体人正试图探索人工智能给智能媒体变革带来的新机遇，并积极寻求人工智能在传媒领域的落地。
人工智能在媒体有着巨大的应用空间，事实上，人工智能与媒体实际应用的结合已经有许多成功的案例并且在许多方面有着出色的表现，媒体行业对于人工智能技术直接或间接的运用正在不断发展,并将推广到更广泛的新场景。
高级文本分析技术
基于自然语言处理技术的文本分析技术是人工智能重要技术领域。自然语言处理（NLP）可以分析语言模式，从文本中提取出表达意义，其终极目标是使计算机能像人类一样“理解”语言。基于内容理解和NLP的写作机器人为记者赋能，可以模拟人的智能和认知行为，实现机器的“创造力”，经过对大量数据的分析和学习，形成“创作”的模板，用人机结合的方式来强化记者的写作能力。国内的媒体积极地将这一技术作为媒体内容生产方式的创新，如新华社的“快笔小新”，南方报业的“小南”等。百度人工智能开放平台推出的NLP产品“新闻摘要”，其技术原理是基于语义分析和深度学习模型，进行新闻内容的语义分析，自动抽取新闻内容中的关键信息，并生成指定长度的新闻摘要，可用于热点新闻聚合、新闻推荐、语音播报等场景。
图像和视频识别技术
图像和视频识别可以基于深度学习进行大规模数据训练，实现对图片、视频中物体的类别、位置等信息的识别。图像主体检测可以识别图像的场景、图像中主体的位置、物体的标签等。人工智能视频技术则能够提供视频内容分析的能力，对于视频中的物体和场景进行识别并能够输出结构化标签。
图像和视频技术在媒体中应用十分广泛，如内容分析、质量检测、内容提取、内容审核等方面。以媒体内容监测为例，有了人工智能图像视频技术的加持，使得非结构化媒体数据采用机器审核成为可能，通过数据集的训练建立用于审核的模型，针对画面中的元素进行追踪，对于图像及视频中的不恰当、有争议或违法内容、敏感内容、低俗内容等进行识别检测，进行标注和报警，以进行过滤和处理，可以大大减少人力的投入。
语音技术
人工智能语音技术主要包括语音识别和语音合成，它是一种“感知”的智能。自动语音识别（ASR/AVR）是基于训练的自动语音识别系统，将物理概念上的音频信息转换为机器可以识别并进行处理的目标信息，如文本。语音合成技术是通过深度学习框架进行数据训练，从而使得机器能够仿真发声。一些智能语音开放平台也提供了智能语音服务。以科大讯飞构建的智能语音开放平台为例，科大讯飞的语音输入法准确率已经能达到98%，并且输入的速度提高到了每分钟400字。越来越多的媒体开始使用科大讯飞的语音技术。
随着语音转换技术的日渐成熟，“语音-文本”双向转换技术在媒体中的应用成为可能。例如将语音识别技术在采编环节中使用，生成文本稿件并进行二次编辑。运用人工智能智能语音编译系统，将现场的语音报道生成文字版，大大提升了编辑人员原本耗时的整理工作的效率。将媒体的视音频内容转化成为文本素材，提升了媒体稿件、节目素材管理的效率。由于需要应对媒体音频和视频文件声源的复杂性和不可控性，虽然目前生成的文字稿件并不完美，但也在不断地提升和改善。
语音合成技术可以基于深度学习模型，把媒体报道的文章从文字版转换成语音版，并且接近于逼真的人声。甚至可以根据不同受众群体的需求，针对性地生成特定的声音供用户收听，打造更贴切、更有亲和力的语音体验。
人脸与人体识别技术
人脸识别是人工智能的应用中最为人所熟知的，它属于计算机视觉领域（CV）。目前人脸识别技术的主要应用包括人脸检测与属性分析、人脸对比、人脸搜索、活体检测、视频流人脸采集等方面。谷歌、苹果、Facebook、亚马逊和微软等互联网巨头争相在这一领域的技术和应用方面抢夺先机，纷纷推出相关的技术应用并不断突破创新。2018年5月的媒体报道称，亚马逊积极推广名为Rekognition的人脸识别服务，该解决方案可以在单个图像中识别多达100个人，并且可以对包含数千万个面部的数据库执行面部匹配。Facebook使用简单的人脸检测算法来分析图像中人脸的像素，并将其与相关用户进行比较，为上传到平台上的每张图片提供了自动生成的标记建议，取代了手动图像标记。
个性化推荐技术
传媒领域的大部分产品如电影、新闻、书籍、音乐、广告、文化活动等都致力于吸引受众阅读，聆听和观看媒体生产的内容。发现目标群体并把内容传播给该群体是能否达成媒体传播效果的关键一环，而个性化推荐技术解决了这一难题。这是目前在媒体中应用较为成功的人工智能技术，在媒体的内容分发过程中，个性化推荐技术为用户提供个性化体验，针对每个特定用户量身定制推荐内容，减少搜索相关内容所花费的时间。与此同时，对于人们所担忧的，由于算法主导的精准分发过程只推荐感兴趣的内容，会导致用户陷于信息茧房的问题，研究人员目前也在试图改进算法，开发“戳破气泡”的应用技术。例如BuzzFeed推出的“OutsideYourBubble”、瑞士报纸NZZ开发的“theCompanion”程序、Google的“EscapeYourBubble”等。
预测技术
现在已经开发出来的一些强大的基于人工智能的预测技术，让我们可以“预知未来”。通过时间序列（TS）建模来处理基于时间的数据，以获得时间数据中的隐含信息并作出判断。按照一定时间间隔点来收集数据，再对这些数据点的集合进行分析以确定长期趋势，以便预测未来或进行相应的分析。
当拥有时间相关数据时，时间序列模型将派上用场。例如，可以使用时间序列数据来分析某一家媒体下一年的用户数量、网站流量、影响力排名等，从而在广告投放方面作出合理决策。另外，如何及时地抓住社会热点是新闻机构所面临的重要问题，人工智能预测技术通过对海量的热点内容的模型进行训练和分析，建立热点模型，可以实现对于热点趋势的预测。
媒体需要思考的问题
人们越来越清晰地看到人工智能给媒体带来的意义与价值。在融合的时代背景下，媒体迫切需要人工智能带来推动媒体变革的潜力。与此同时，我们也不能认为人工智能可以解决媒体变革中的一切问题，技术并不是一块现成的、可以直接拿来享用的蛋糕，在媒体应用人工智能时，还需要着手考虑许多问题。
数据的完备性
媒介体系内部和外部都会产生大量的数据碎片，虽然目前数据量庞大，看似拥有海量的数据资源，但是生产的数据与可以用于人工智能的培训数据之间的匹配度还有待提升。在深度学习算法中，需要用大量的数据训练算法才能产生有意义的结果，数据的不完整性会导致准确性的下降，而准备这样的数据集的成本很高。为了实现大量的用户行为数据的积累，提高数据的完善程度，媒体需要构建大规模的数据体系和战略。为了实现人工智能在媒体中的进一步部署，媒体需要具备完备的数据源和处理更为庞大的数据系统的能力。
深度融合的方式
目前，人工智能技术还停留在初步应用层面，其深度还需要挖掘、广度还需要扩展，融合的方式也需要深入地进行探索。人工智能在媒体领域的大部分应用只是将现有的研究成果迁移到媒体行业，如果媒体想要更深入地参与到人工智能潮流中，就要积极地投入到算法的开发中，在人工智能领域中开辟出自己的空间，如此，才能使人工智能在媒体行业应用更加成熟。
数据安全与隐私
当人工智能应用飞速发展，人们很容易忽略在人工智能应用中的安全问题。2018年Facebook的数据泄漏事件折射出的数据安全漏洞引起社会关注，再一次提醒我们要严肃对待数据安全及隐私等问题。用户在媒介接触的过程中，用户数据和个人资料越来越多地交付给媒体，媒体在使用这些数据为用户提供更好服务的同时，需要权衡智能化用户体验和用户数据安全之间的关系。欧盟发布的通用数据保护条例（GDPR）于2018年5月25日正式生效，根据其条款，组织不仅必须确保在合法和严格的条件下收集个人数据，而且收集和管理个人数据的组织将有义务保护其免遭滥用和泄漏，并尊重数据所有者的权利，旨在确保人们可以掌控其个人数据。
坚守媒体的价值观和底线，保障数据安全，尊重用户隐私十分重要，媒体应思考在保护用户数据方面是否存在漏洞以及如何落实相应的人工智能安全策略。
人才培养
媒体领域对于人工智能人才的需求量还很大。要走出人才窘境，一方面要完善人才引进和培养规划，提升媒体从业人员的大数据和人工智能技能和素养，补齐人才短板。特别是要引进掌握坚实的传播理论基础，既懂媒体传播规律又懂大数据、人工智能的复合型人才，逐步形成与智能化媒体业务形态相适应的人才布局。另一方面要优化原有人才结构。当智能机器人取代部分人力成为可能，智媒时代的媒体人要在行业的巨变之中找准自己的定位，提升自己的知识技能。无处不在的“共享”和“开源”的知识使我们学习和了解人工智能行业前沿技术，例如Google发布的机器学习工具AutoML，用户无需掌握深度学习或人工智能知识即可轻松培训高性能深度网络来处理数据。
媒体和媒体人要拥抱媒体智能化的时代，破除对于新技术的“恐慌”，加快知识体系更新，使专业素养和工作能力跟上智能时代的节拍。
智能媒体：未来无限可能
虽然智能机器距离接近人类学习、思考和解决问题的能力还很遥远，但是机器取代人力是大趋势。人工智能将不断地从媒体生产链条向内容创建生产环节突破，从而帮助媒体进行内容升级和用户体验升级。
内容生产是未来人工智能在媒体行业实现新突破的重要方面，虽然人工智能目前不能超越人类的创造力，但可以承担起一部分信息收集、数据整理和内容创作的工作，将媒体人从一些重复性的繁冗工作中解放出来，从而节省出时间用于创作和创造性工作。媒体也应积极探索新的与人工智能结合的工作方式，使得工作更高效智能。
此外，人工智能将通过多种方式增强并带来更好的用户体验。通过学习用户行为，了解受众偏好从而使用户获取到感兴趣的内容，并根据用户画像定制个性化的内容。运用人工智能技术捕获处理数据，精准理解用户需求，可帮助媒体实现更加精细化的用户划分和用户分析，提供更加人性化的服务。人机交互使得用户体验更加立体化和场景化。
人工智能有望改变媒体的一切，重塑媒体的整个流程。预计未来人工智能将融入到媒体运作的各个环节。但无论是人工智能本身还是其在传媒领域的应用，距离成熟都还有很长的路要走。人工智能在媒体行业的落地，需要更复杂、更全面的架构。构建以大数据和人工智能为核心的技术生态体系，基于媒体行业自身的数据构建具有针对性的人工智能系统，提升媒体与人工智能结合的成熟度。目前人工智能技术在媒体行业的应用并不完善，但并不阻碍我们对于其发展前景的期待。
如何充分地发掘人工智能的潜力是媒体和媒体人面临的大命题，我们应思考人工智能如何更好地与媒介进行结合，尝试在融合发展面临的问题中加入人工智能解决方案。未来，机器与人的共生将成为媒体常态，我们期待人工智能为媒体带来更好的未来，在技术的助力下走向真正的智媒时代。
（作者沈浩系中国传媒大学新闻学院教授、博士生导师；杨莹莹系该院新闻与传播专业媒介市场调查方向硕士生）
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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。”
偏见如何看待人工智能的“好与坏”
原标题：偏见？如何看待人工智能的“好与坏”？“我认为那些对人工智能持否定态度或者鼓吹末日论的人，其实根本没理解什么是人工智能。他们的看法太消极了，甚至有些不负责任。”——扎克伯格
人工智能只是一种技术，就像任何技术一样，可以用来造福人类，也可能带来危害。条件反射式的立法，对于把控人工智能不太可能奏效。我们需要以负责和道德的方式使用人工智能，正如最近全球关于自主武器的讨论取得进展一样，国际社会需要应对解决人工智能带来的挑战。
但是，目前流传的说法中，人工智能威胁论至今仍然是一种当代人的桎梏，人们的担忧越来越多，甚至认为它可能会毁灭人类。
那么我们应该怎么看待人工智能？
一方面，我们知道人工智能给人类带来了诸多便利之处，比如对财务从业人员而言，人工智能可帮助财务人员“解放双手”，提高工作效率，它能够操作财务流程中高度重复的工作，降低人力时间的耗费；可以获取较高的数据准确率；根据既定的业务逻辑进行数据处理和判断，降低跨岗位的沟通成本等，所以机器人在操作方面具有人类不可比拟的优势。又比如，物流机器人，拥有AI的机器人具有自主学习能力，通过每天的运行，可以不断进行不同场景的训练，从而拥有越来越强的自主判断能力。在在各个物流场景，AI机器人可以来回穿梭，互不影响，相互协作，无论环境如何变化，机器人们都能通过自己的智慧来从容应对。
另一方面，我们又看到了人工智能给我们带来的威胁。特斯拉创始人马斯克曾在社交网上说过一句话：人人都应该关心人工智能安全，它的威胁要比朝鲜核武器大多了。足以见得，它对人工智能发展如此迅速，是比较忌惮的，但它无法阻碍历史潮流。与此同时，马斯克还说到，人工智能是关系人类文明存亡的最大威胁，这是汽车事故、飞机坠毁、滥用药物或劣质食品都比不了的威胁。
不可否认，人工智能的确对我们的文明产生了诸多冲击，但是，我们都知道，任何事物都有其双面性，有好有坏，或许我们更需要衡量的标准是，它是人类制造出来的“品种”，那么为什么会产生这种担心？我们人类技术创造的东西，难道还没有和之抗衡的办法？
当然，随着人工智能的迅速发展，也应不断提升相应的“警惕感”，对人工智能带来的伦理问题，要有充分认识。一旦人工智能出现自我意识，就会成为人类创造出来的新物种。人类该如何对待它们?如何与之相处?人类绝不能放任自流地开展人工智能研究开发，要避免出现人工智能与社会敌对、给人类带来危害的可能性。在推动人工智能发展的过程中，人类如何在伦理上“控制”电脑是一大挑战，绝对不能让人工智能迈出真正挑战人类的“关键一步”。返回搜狐，查看更多
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