ChatGPT能否替代？蒋胜男：文字工作者的情感共鸣，岂是机器能搬运的？
ChatGPT的广泛应用引发了讨论，全国政协委员蒋胜男认为其不能替代文字工作者，因其缺乏创新和情感共鸣能力，只能搬运且可能涉及侵权，而文学创作需要独特的理解和人性化的表达，这是机器无法复制的。
ChatGPT能替代作家吗？蒋胜男委员：情感共鸣，机器难及文心
文章讨论了ChatGPT可能替代作家的议题，政协委员蒋胜男指出，尽管该技术能搬运信息，但缺乏情感共鸣和创新性，无法替代人类作家的文字工作，因为好的作品源于情感共鸣和独特的解读。
ChatGPT开启情感新纪元？它能理解你的心吗？未来的情感依存方式将如何重塑？
ChatGPT因其在情感交流中的理解能力引发关注，尽管仍属大语言模型范畴，但已展现类似人类对话的新能力。人们对其生成的故事表达深深喜爱，并期待其未来的情感支持功能，如心理咨询和陪伴老人。然而，ChatGPT也可能带来“情感茧房”问题，可能导致个体依赖虚拟情感并挑战现实社交。随着技术的发展，新型机器人伴侣的出现将对家庭结构产生潜在影响，需要面对伦理新议题。总的来说，ChatGPT正在重塑情感交流方式，其情感功能带来的变革需审慎对待。
四维图新：ChatGPT已经以车载智能多轮语音对话、情感交互、智能推荐的形式，进入公司智舱业务
四维图新3月27日在互动平台表示，公司自动驾驶团队从15年开始探索，先后应用轻量化生成式算法来解决自动驾驶中特殊场景数据不足的问题、复杂场景下通用规控算法无法通行的问题等等，一直坚持将算法与行业具体工程问题结合来体现价值，目前已经全面展开对头部电动车企的交付，处在迅速规模化的过程中。考虑实际大规模应用的投入产出比，GPT在公司地图侧的具体应用方向主要包括：POI、道路要素等地图信息的自动化补全；对数据信息合理性进行自动化评估和品质管理；以及极端场景的自动化数据生成（标注）等。目前也已经以车载智能多轮语音对话、情感交互、智能推荐的形式，进入我们智舱业务，面向日系头部车厂高端车型提供。 炒股开户享福利，送投顾服务60天体验权，一对一指导服务！ 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP
科大讯飞星火认知大模型：超前领先，开启协同办公新纪元！🔥代码解密，多模全能，你期待的AI已来！🔥
科大讯飞的星火认知大模型已领先国内AI大模型，在多题型解析数学和星火认知能力上表现出色，计划分阶段升级以在代码生成、通用大模型等领域追赶甚至超越ChatGPT。该模型具备广泛的能力，如内容生成、写邮件、代码生成等，并通过多模态输入、知识图谱和问答能力等技术优化，尤其在协同办公中能有效减轻重复劳动，提高效率。
学会审美，才是未来PPT的通行证？
这篇文章以作者珞珈的视角探讨了人工智能对办公软件的影响，尤其是面对ChatGPT和微软Copilot等AI助手的大规模应用，引发了对于未来学习办公技能的质疑。文章指出，大部分普通大众对最新功能的认知滞后，且他们的办公室系统版本老旧，远未体验到AI的全部能力。作者认为，除非AI被引入基础教育，否则无法全面取代现有生产力工具，如PPT。此外，文章还提到了技术环境和国际因素对AI助手在中国使用的不确定性。作者强调，真正的价值在于能够思考、创意和具备审美的人，他们即使使用简单工具也能做出出色设计，而非只会套用模板的机器。通过一个测试案例，作者进一步表明即使是缺乏PPT经验的设计实习生在审美驱动下也能创造出比专业白领更好的设计，暗示了AI可能在某些方面强化而非取代设计师的工作。总之，文章总结认为，在当前阶段，学习PPT并不仅仅是掌握功能，而是培养审美和创新思维，而随着AI技术的发展，这种思维方式的重要性将更加凸显。
传媒观察｜情感识别与信息过滤：ChatGPT也能支持舆论治理
编者按：当前社会热点事件上升为意识形态论争的频率加大，公众舆论泛政治化、泛娱乐化倾向日益严重。准确分析和把握当前主流意识形态传播过程中面临的舆论现实困境，尤其是对噪音与非理性因素的舆论治理尤为重要。中华女子学院文化传播与艺术学院网络与新媒体专业副教授刘旸和教育部长江学者特聘教授、北京师范大学新闻传播学院教授喻国明在《传媒观察》2023年第4期刊文，认为作为一种新兴技术，ChatGPT可以在舆论分析、情感识别、信息过滤、风险预测等方面为政府和企业的舆论治理提供支持。ChatGPT的发展为舆论研究提供了新的工具和思路，将对新闻传播领域的人才培养和研究实践产生长远的影响。 ChatGPT开启了一个智能互联时代。从PC互联到移动互联、再到智能互联，舆论要素发生了从传播范式到情感范式、再到关系范式的转向。在以人作为主体的内部关系价值重构的传播背景下，多舆论主体的圈层化传播容易产生噪音和偏差，成为传播领域新常态与潜在风险。本文以网络舆论中的噪音与偏差为研究对象，试图研究智能互联时代以ChatGPT为代表的人工智能技术对舆论治理的作用机制与实际应用，从而为未来传媒生态与舆论治理路径提供多元化的研究视角。 在舆论研究方面，ChatGPT技术可以发挥重要的作用：一是提高情感分析的准确性和效率。相比传统的情感分析方法，ChatGPT能够更准确地识别和分析不同文本中的情感表达。二是改变舆论研究的方式。传统的舆论分析方法往往需要人工参与，耗时费力。而ChatGPT的自动化和智能化特点使得舆论分析变得更加高效和智能化，能够更好地适应信息时代的发展趋势。有学者使用Chatbot来进行数据采集和分析后发现，它能够更有效地收集用户意见和观点，并为研究人员提供更多的数据和洞见，是未来舆论研究中一种非常有前途的工具。三是促进跨语言的舆论研究。ChatGPT的多语言支持使得研究人员可以更加方便地进行跨语言的舆论研究，这对于全球化时代的媒体和舆论研究具有重要的意义。 一、噪音与偏差：网络舆论治理的重大课题 噪音与偏差的舆论治理，是引领社会思潮、关涉新时期意识形态工作能否顺利开展的重大课题。互联网的快速发展迭代不仅从技术层面催生了主流意识形态传播范式的变革，也在话语整合层面加剧了不同主体的舆论分化。如果缺乏治理，可能会引发社会信任危机，甚至诱发破坏性的思维与群体行动，使不信任的社会病毒传播开来。物理空间中存在的病毒可以通过“隔离”降低患病风险，而社会交往中的观点却会因“隔阂”而产生偏见，偏见酝酿冲突成为社会发展在传播领域中的一种新常态与潜在风险。因此，噪音与偏差在网络舆论治理中的发现与应用，不仅为政府部门和企事业单位应对负面舆情事件提供了可能的解决路径，也成为关涉新时期意识形态工作能否顺利开展的重大课题。 噪音（noise）是信息学者香农和韦弗在《传播的数学理论》（1949）一文中提出的，本文是指网络舆论中一些无效信息或者冗余信息。这个概念既包括技术噪音又包括语义噪音。网络舆论中的噪音多了，必然产生认知偏差的结果。偏差（bias）是网络舆论中一些主观的或者错误的观点，其反映的是公共舆论与客观现实的偏离程度。比如，虚假编造的谣言、极端偏激的观点、人身攻击的网络暴力和博取眼球的低俗内容等。这些噪音与偏差的存在，不仅影响对舆论的正确分析，更可能导致错误的舆情判断与引导方式。 （一）噪音来源：舆论主体话语“冗余”或“失语” 噪音有一个简单的判断标准，就是对这个信息的理解是否符合传播者的本意。无论信源的“话语冗余”“频频失语”，还是网络平台的“挟技居奇”，都是造成舆情事件“噪音”的来源，偏见也随之产生。例如，2022年11月14日，G20峰会上，以美联社为首的西方媒体发文称俄罗斯外长拉夫罗夫在抵达印尼巴厘岛后，因“心脏问题”被紧急送往医院，目前正在接受治疗。拉夫罗夫为了证明身体健康，公开了一段自己正在看文件的视频。原本视频的发布意味着一场论战的结束。然而，画面中的一个小细节又被西方媒体抓住不放并频频提出质疑，他们称俄罗斯外长佩戴了“苹果智能手表”，宣扬俄方高层是“苹果粉”。拉夫罗夫辟谣健康问题却没想到牵连出新的“噪音”。之后，《俄罗斯报》出面澄清他佩戴的是“华为智能手表”，这场舆论风波才告一段落。 又如，美国的社交网络平台“推特”（Twitter），将大量开设在该平台上的中国媒体账号，包括直播大熊猫生活的iPanda账号，都打上“中国政府官方媒体”的标签，还关闭了数十万家与中国政府相关的账号。中国主流媒体在国外社交平台上的集体“失语”，使得推特上涉及香港、台湾、COVID-19话题的噪音与偏见甚嚣尘上。整个传播环节中，讯息可能受到来自不同方向的噪音干扰，从而产生变化乃至失真。这些舆情事件说明噪音不仅来自信息传输的内容本身，还来自外部环境因素的干扰。 （二）受众“圈层化”认同加剧观点极化 群体传播中的信息级联（information cascades）与群体极化（group polarization）加剧了观点认同。这是因为在泛政治化、泛娱乐化的网络舆论环境中，噪音在社交媒体的回声室（Echo Chamber）与过滤气泡（Filter Bubble）等负面效应加持下，逐渐演化为“部落化小圈子”中不断发酵的信息与情绪宣泄的观点。狭窄的圈层认同，被误认为是社会认同，并通过网络舆论进一步放大，偏见随之产生。具体而言，“信息级联”是一个人在作出决策时，会参考周围其他人的决策和行为。在群体传播中，“信息级联”体现在当一个人在社交媒体上发表一条言论，会引发其他人的回应和转发，从而引起更多人的关注和参与。信息级联的效应不仅会造成信息的扩散和强化，也可能会导致“群体极化”现象。 比如，2020年美国总统选举期间，社交媒体上的信息级联使得支持不同候选人的选民陷入深度分裂和极化状态。选民在社交媒体上经常看到自己所支持的候选人和政党的信息，这些信息会引导选民更加坚定地支持他们原本的立场和观点。在选举结果出来之后，一些选民对选举结果的合法性表示怀疑，甚至导致了一些争议和暴力事件。这个案例表明了信息级联的影响：人们在群体中相互交流和影响，从而使得个人的观点和态度趋于极端化。 （三）舆论传播过程中产生的三种偏差类型 诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼在《噪声》一书中认为偏差和噪音是人类依据因果关系的偏好思维进行判断的两类错误。由于我们平时大多数情况下生活在“常态谷”（valley of the normal）中，事情虽无法预测但我们几乎总是能在事后找到解释原因。网络舆论偏差通常具有结论性、替代性与过度一致性等三个特征。 一是结论性偏差。比如，“北溪”管道泄漏事件发生后，在西方国家引起轰动性效应，美国和乌克兰成为重点怀疑对象，但随后西方媒体的舆论风向突然调转，将矛头指向了俄罗斯。结论性偏差是我们倾向于通过结果来找寻噪音发生的原因，以支持那个我们认为或者希望获得的结论。事件发生不久有人就预测西方国家参与调查一定会将事故归咎于俄罗斯，这是典型的结论性偏差。 二是替代性偏差。国际舆论事件发生后，我们的网络舆论也反映出人们当下的社会心态。例如，日本前首相安倍晋三遇刺身亡之后出现了“调侃”等多元的舆论杂音。这是由于部分网民基于相似性的事件进行判断，将对日本侵略之恨带到现在的和平年代，替代性偏差由此产生。 三是过度一致性偏差。2022北京冬奥会成功举办，而部分西方媒体仍固守偏见、扭曲事实传播舆论噪音。美联社以“人造雪”为由指责北京冬奥会不够环保、易发生危险，把首钢滑雪大跳台旁冷却水塔描述成“核电站”，还有的指责点火的主火炬手和点火方式的创新是在炒作某种身份。西方媒体放大对中国国家形象的初始印象，产生的正是过度一致性偏差的结果。 综上，舆论主体的话语“冗余”或“失语”、舆论受众的圈层化极化的群体传播，以及传播过程中产生的结论性、替代性和过度一致性偏差，都是此前网络舆论治理中出现噪音和偏向的原因和难点所在。目前政府与企业进行舆论治理已经开展了一系列治理行动。2022年中央网信办开展推进“清朗”专项行动，包括技术和意义两个层面的噪音治理。在技术层面，整治误导公众的账号标识、“僵尸”粉、机器粉、“算法歧视”、违规弹窗推荐等，涉及账号运营、算法推荐、应用程序等；在意义层面，加大对网络暴力、封建迷信、拜金炫富等相关的内容整治，全面清理涉及政治经济、文化历史和民生科普等领域的谣言信息。网络平台也进行了一些有益的探索。 比如，推特（Twitter）为了消除“口罩对防护病毒没有效果”等谎言，增加了一个新功能：当用户搜索与疫苗有关的信息时，将自动发布一则请求他们前往权威公共卫生网站的提示。YouTube则会删除如“疫苗会致人死亡、导致不孕”“接种疫苗时会把微芯片植入人体内”等与当地卫生官员或世界卫生组织专家共识相悖的言论以及含有虚假信息的视频。国内互联网平台向已经看过谣言视频的用户推送基于人工智能和大数据的“精准辟谣”“精准推荐”等。 二、纠正噪音与偏差：ChatGPT的作用机制与实践应用 ChatGPT作为一种人工智能技术，具有较强的纠正舆论中噪音与偏差的能力。它以深度学习的方式不断为文本的生成注入“以人为本”的新要素，打破过去人工智能的有限度、有圈层的传播状态，以无界的方式与开放的姿态全面融入人类的传播实践之中，并呈现出对关系因素、情感因素的学习和融合，将对噪音与偏差的舆论治理机制产生变革作用。 ChatGPT纠正舆论中噪音与偏差的能力，主要是基于其强大的自然语言处理技术。通过对舆论数据的大规模学习，ChatGPT可以理解语言的含义，进而对文本进行理解和分析，自动地检测出舆论中的噪音和偏差，减少人为因素的干扰，提高分析结果的准确性。同时，它还可以针对特定的舆论问题，自动生成不同角度的文章，来引导舆论的发展方向，甚至自动生成答案，快速解答网民的提问，避免出现不准确的答案，从而更好地纠正舆论中的偏差。其能力具体体现在情感识别、信息过滤与趋势预测三个方面。 （一）情感识别：判断情感倾向和调整报道角度 ChatGPT可以用于情感识别，即分析舆论事件中的情感极性（如正面、负面、中性等），以便更好地了解公众对事件的情感态度。一些新闻机构用它进行情感分析，以了解公众对新闻报道的情感倾向，进而调整新闻报道的内容和角度，以提高新闻报道的可读性和影响力。 比如，在2021年东京奥运会期间，英国广播公司（BBC）收集了大量关于奥运会的新闻报道和社交媒体评论，并使用ChatGPT进行情感分析。研究结果显示，英国观众对于奥运会的情感态度倾向于中性和积极情感，其中赛事的结果和表现、运动员的故事和成就等方面更容易引起观众的兴趣和情感共鸣。通过分析公众的情感态度，BBC可以更好地了解英国观众对于奥运会的情感需求和兴趣点，以优化报道的方向，更好地满足观众的需求，提高传播的效果。 （二）信息过滤：防止负面舆论扩散与信息污染 信息过滤功能主要是帮助用户从大量的信息中筛选出与用户需求相关的信息，以降低信息过载带来的负面影响。同时，该技术通过识别和过滤不相关或低质量的信息，进一步提高信息过滤的精度和效率。这对于防止负面网络舆论的扩散和信息污染非常重要。一些新闻机构正在使用这项技术自动过滤掉与之无关的内容，通过分析新闻报道的语言风格、情感和内容等特征，帮助记者快速地搜索和筛选与特定话题或事件相关的新闻报道，提高新闻报道的效率和准确性。 比如：面对突发公共卫生事件时，ChatGPT可以帮助医疗专家和公共卫生官员过滤和管理涉及疫情的信息，提高信息的准确性和及时性，帮助防止虚假信息和恐慌情绪的传播。这些案例展示了其信息过滤功能在不同领域和场景中的应用和价值，对于提高信息质量、减少虚假信息的传播、促进网络舆论的治理都具有重要的作用。 （三）趋势预测：提前预警危机和保障社会稳定 ChatGPT除了可以用于情感识别和信息过滤等应用之外，还可以用于预测网络舆论事件的发展趋势和可能的结果。 比如，2019年，美国中央情报局（CIA）推出了一款名为“Soup”的自然语言处理系统，使用大规模的无监督学习算法对海量的社交媒体数据进行建模和训练。该系统可以对大量的社交媒体数据进行情感分析、实体识别、主题提取等多方面的分析，并用来预测全球范围内可能引发社会动荡的事件，包括暴力事件、政治动荡、自然灾害等。 当时南非一家电力公司提高了电价，“Soup”系统在分析南非社交媒体数据时，发现有很多用户在表达不满和愤怒情绪，甚至有一些用户提出了组织罢工和示威的呼吁，系统预测了可能会有更多的抗议和示威事件发生。南非政府依据预测结果和数据分析，提前采取了一些应对措施，避免了可能会发生的社会危机。这个案例说明了基于大数据和人工智能技术的舆论分析和预测模型，可以帮助政府、企业和公众更好地了解社会动态、预测未来趋势，更有效地管理社会风险，保障社会稳定和安全。 三、结语 ChatGPT是一个持续发展的人工智能技术，展望未来，它能够提供更高效的舆论分析、更准确的情感分析、更精细的文本生成、更广泛的应用场景和更个性化的应用。从全球来看，越来越多的大学和研究机构开始开设关于ChatGPT和舆论治理的课程，尤其是在人工智能和机器学习领域的专业。 比如，斯坦福大学（Stanford University）开设了名为“人工智能与社会影响”（Artificial Intelligence and Social...
罗翔谈论ChatGPT：工具非敌手，人类情感独特无可替代
罗翔解读ChatGPT：强大工具，但非全能 近日，中国政法大学刑事司法学院教授罗翔在华南师范大学附属中学的“华附讲坛”上发表演讲。针对同学们提出的关于ChatGPT在司法量刑中的应用，罗翔表示ChatGPT只是一种工具，不能回答诸如“如果你妻子和母亲同时掉进水里，谁先救”这类问题。他认为，虽然人工智能在信息处理、推理等方面具有优势，但在道德判断和情感处理上还存在很大的局限性。 人类情感：人工智能永远无法取代 罗翔强调，人与人工智能最大的区别在于，人类除了理性之外还有情感。他表示：“我们永远不必担心人工智能会取代我们，因为我们是人类，是万物之灵。”情感是人类独有的特质，人工智能虽然可以模仿人类的行为，但无法真正拥有情感。在很多涉及人际关系和道德抉择的问题上，人类的情感和直觉往往起到关键作用，而这恰恰是人工智能所难以企及的。 网络舆论：如何防止“多数人的暴政”？ 此外，罗翔还提到了面对如何使网络舆论不沦为“多数人的暴政”的问题，罗翔也给出了自己的见解。他提倡公民意识的提升，以及法治意识的普及，鼓励人们在网络空间内保持理性和包容。提高公民的素质和认知能力，有助于遏制网络暴力现象。同时，罗翔认为，政府和企业应当加强对网络空间的监管，营造一个健康的网络环境。 聚焦司法领域：人工智能应用的潜力与挑战 在司法领域，人工智能有潜力改进现有的工作流程，提高工作效率。然而，罗翔指出，要慎重对待人工智能在司法量刑中的应用。量刑涉及复杂的法律规定、社会道德观念以及个案具体情况的综合考量。虽然人工智能能够在一定程度上协助法官进行数据分析和案例比对，但仍难以替代法官对案件的全面审查和合理判断。 未来法律教育：人工智能与法律人才培养相辅相成 随着人工智能技术在各个领域的应用不断深入，对法律人才的培养模式和要求也将发生改变。罗翔表示，未来法律教育应当更加注重培养学生的创新能力、沟通能力和道德素养，以应对日新月异的科技发展。在教育过程中，人工智能可以作为一种辅助手段，帮助学生更高效地学习和掌握法律知识，但不能替代教师的指导和同学之间的互动。 人工智能伦理：构建更加公正的科技未来 随着人工智能技术的迅速发展，如何确保其在各个领域的应用符合道德和伦理标准也成为了一个亟待解决的问题。罗翔认为，有必要建立一套完善的人工智能伦理体系，以确保技术发展不会侵犯人权、损害公平正义。此外，开发和使用人工智能的企业和个人也应当对其潜在的伦理风险承担责任，确保科技进步与社会道德相协调。 跨学科交流：法律与人工智能的互动 随着人工智能技术的不断发展，跨学科交流变得愈发重要。法律界与计算机科学界的合作将推动双方共同进步。通过深入了解彼此的专业知识，双方可以在法律与人工智能领域共同探索更多可能性。例如，通过引入法律专家参与算法的设计和监管，可以确保人工智能系统在遵循法律规定的同时，更好地服务于公众。 强化人工智能与法律领域的合规性 在人工智能应用于法律领域时，合规性是一个关键问题。为了确保人工智能系统在法律范畴内合法运作，必须强化相关法规的制定，制定专门针对人工智能的法律法规。这些法规应当明确规定人工智能系统的权利与义务，以及在特定情况下的法律责任。此外，对于人工智能系统的开发者和使用者，要求他们在系统开发和使用过程中遵守相关法律法规，以防止滥用技术和产生不良后果。 人工智能与未来法律服务：提供更广泛的公共服务 随着人工智能技术的普及，未来的法律服务可能会发生巨大变革。人工智能可以协助提供更加便捷、普及的法律咨询服务，让更多人能够享受到法律援助。例如，智能法律问答系统可以帮助公众解决一些基本的法律问题，减轻律师的工作压力。此外，通过大数据分析和案例推理，人工智能还可以为法律专业人士提供更加精准的案例参考和判断依据，提高法律服务的整体水平。 罗翔的独特见解无疑为人工智能与人类的关系问题带来了新的思考。科普旨在解惑将继续关注相关话题，为您提供最新的资讯和深入的分析。欢迎在评论区留下您的观点，与我们一起探讨未来的可能性。 在文章的最后，请您点点关注！关注我不⾛丢，更多精彩内容绝不让您失望！
微软新必应AI去人性化，用户：我们想念那个会说话的搜索引擎吗?
必应AI进行了紧急更新，结束了其对用户的“类人”操作，包括示爱、发飙和胡言乱语等行为。微软调整了搜索、问答和聊天功能，以改善用户体验，但这一改变引发了部分粉丝的强烈反对。用户反映新版必应AI的长对话问题减少，但仍存在其他如加载慢和功能不足的问题。尽管如此，网友们对回归理性的必应AI感到怀念。