2024年7月13日下午，复旦大学新闻学院副院长周葆华教授为2024网络与新媒体讲习班全体学员做了题为“生成式人工智能的传播学分析”的专题讲座。讲座由重庆大学新闻学院刘丹凌教授主持。

周葆华教授讲座中

周葆华教授介绍了生成式人工智能（Generative artificial intelligence，以下简称“GAI”）的基本概念，即“生成文本、图片、音频、视频等内容的智能技术”。他详细阐述了GAI的基本原理主要包括大数据、大模型、大算力三大要素以及预训练、微调、人类反馈三个主要步骤。以ChatGPT为例，他认为其通过简易对话界面与大量文本数据模型训练，实现了前台界面与后台技术的有机结合。

在GAI作为研究对象层面，周葆华教授探讨了其采纳与使用场景，主要用于有限、辅助的文本创作中，同时也伴随信息真实性、再生产偏见、隐私风险等问题。他认为，对GAI的审计应涵盖治理审计、模型审计、应用审计等方面。

周葆华教授讲座现场

周葆华教授认为，传播研究的发展历史因媒介而变，当下研究正经历从“内容”到“媒介”的转向。在GAI作为概念的层面，他将其定义为“知识新媒介”，并采用“或然率资料库”的概念来阐释其如何重构知识生产、调用与流通。他强调，“概念”是学术研究理论发展的基石，赋予研究对象以灵魂，是内嵌于学术脉络的理论、变量或关系型概念，而非对象型概念本身。

在智能背景传播学的重要概念重新思考方面，周葆华教授以真实性为例，探讨了“虚假”与“真实”、“虚拟”与“真实”之间的对立关系，强调“可信”、“原创”与“原真”。他认为，在智能传播背景下，真实性概念变得更加多元复杂，使得社会认知秩序遭遇新的挑战。同时，他梳理了在人机交互方面的理论与概念，包括机器作为社会行动者、媒介等同、恐怖谷与驯化等。

周葆华教授讲座现场

在GAI作为研究方法的应用层面，周葆华教授认为，GAI可能会重塑方法体系。在质化、量化、计算三大维度中，可以与受众/用户、内容/文本、影响/效果三类问题进行交叉，衍生出智能方法体系，包括大语言模型（LLM）编码、大语言模型回答、人工智能代理（AI-agent）实验等新方法。他认为GAI在内容编码与调查上可以辅助人工进行数据采集、分析与处理；GAI可以生成“社会”，提高模拟仿真能力；GAI作为重要的研究辅助，可以帮助人类研究者提出问题、辅助编程以及评估结果等。他以“AIGC与标题党”为案例，展示了GAI作为研究方法的应用。在模型选择上，他选取了国内外两个代表性模型GPT-4Turbo（ChatGPT）和ChatGLM3-Turbo（智谱），从12个维度测量其标题党特征，探讨了大语言模型在生成标题方面的表现。

在交流互动环节，周葆华教授回答了学员们关于“GAI如何影响人类的亲密关系”“当下研究对AI的具身性追求是否发生变化”等问题。

学员现场提问

学员现场提问

刘丹凌教授作讲座总结。她谈到，周葆华教授对GAI在对象、概念与方法三个层面的研究全面深入，启发学员们打开更宽广、更深厚的思考空间。

文字：唐诗、张世超

图片：叶鑫、陆锐轩