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主编推荐语

长江学者喻国明全新力作,深入剖析人工智能未来的发展趋势和挑战。

内容简介

本书从AI的生成式原理、社会意义、AI产业赋能、生成式AI的治理方案以及AI未来的发展方向等方面,多角度对生成式AI进行研究。

书中深入剖析了智能浪潮下传播革命与媒介未来的发展趋势和挑战,为读者提供了新的视角和深入的思考。

目录

  • 版权信息
  • 序言 理解生成式AI:一种新质内容生产力
  • 第一章 生成式AI的智能化辅助:重新理解用户洞察
  • 第一节 从事实到价值:生成式AI内容生产与提问原则
  • 一、问题分工:从向后整合到向前创新
  • 二、问题意识:从简单问题到深度问题
  • 三、问题解决方式:从人脑方案到内外脑并用
  • 四、问题底层逻辑:从事实之域到价值之维
  • 第二节 从框架到指令:生成式AI提问的关键因素
  • 一、背景信息:为提问增强场景要素
  • 二、提问框架:为提问注入价值判断
  • 三、提问指令:为提问形成可行脚本
  • 四、提问流程:为提问明确设计指令
  • 第三节 从分众匹配到要素融合:生成式AI时代的用户需求
  • 一、用户需求与表达:定义、特征、演化
  • 二、生成式AI驱动用户需求与需求表达的变革
  • 三、生成式AI时代用户需求的新样态
  • 第二章 生成式AI的智能化变革:人机交互与人机关系
  • 第一节 生成式AI时代交互范式与人机关系的重构
  • 一、理解人机交互范式:人类系统与机器系统的连结界面
  • 二、生成式AI时代自然交互范式的主要特征
  • 三、生成式AI时代人机关系的深刻变革
  • 第二节 生成式AI时代人机交互的媒介实践与行动路径
  • 一、人机自然交互的媒介实践
  • 二、人机自然交互范式的实践进路
  • 第三节 生成式AI时代传播生态治理:负责任创新视角
  • 第三章 生成式AI的人类增强:提示工程师的社会角色
  • 第一节 价值挖掘者:提示工程师的助推作用
  • 一、基础概念:提示工程、提示词与提示工程师
  • 二、提示工程师:工程哲学转向下的新社会角色
  • 三、提示工程师的价值挖掘作用与目标指向
  • 第二节 技术尝新者:提示工程师在垂直领域的场景应用
  • 一、专业应用场景
  • 二、个人应用场景
  • 第三节 提示工程师的职业规范与未来可能
  • 一、提示工程师的职业规范
  • 二、提示工程师的未来可能
  • 第四节 信任校准:人机融合协同演化的底层逻辑
  • 第四章 整体性认知:大语言模型素养的现状与发展
  • 第一节 大语言模型素养:基本观念和思维方式
  • 一、差异与鸿沟:社会对大语言模型的理解现状
  • 二、走向弥合与信息救济:用户大模型使用素养
  • 三、思维链与思维树:大语言模型提示工程的认知策略
  • 第二节 大语言模型使用的风险评估、边界规则和伦理标准
  • 一、大语言模型使用的风险评估
  • 二、校准基点:技术的权力置换与社会格局重组
  • 三、大语言模型使用的边界规则
  • 四、大语言模型使用的伦理标准
  • 第三节 行为准则与社会支持:推动人工智能与社会的双向互动
  • 一、“生成式AI大模型+”将是下一个风口
  • 二、搭建“以人为本”的可行性框架
  • 三、推动生成式AI的应用与治理不断深化
  • 第五章 底层赋能:生成式AI在内容生产领域的应用
  • 第一节 生成式AI对媒介内容生产的生态级革命
  • 一、从OGC到AIGC的媒介内容生产模式的嬗变与发展
  • 二、生成式AI对媒介内容生产的底层赋能
  • 三、生成式AI浪潮下媒介用户内容生产的调整转型
  • 四、风险与规训:未来的内容生产要把握好人机互构过程中人类主体性这一价值锚点
  • 第二节 媒介用户:界面再造与生产流程的“赋意”
  • 一、界面重塑:生成式AI时代的深度社会连接
  • 二、人机协同:智能化的内容生产工作流
  • 三、社会全实践领域:生成式AI的深度嵌入和价值观照
  • 第六章 传薪播火:生成式AI促进学术生产领域的升维
  • 第一节 生成式AI作为智能方法的意义、价值与基本范式
  • 一、智能研究方法:提升学术研究的精准度与效率
  • 二、科学研究的“第五范式”
  • 第二节 生成式AI作为工具的强大增强性赋能
  • 一、智能科学研究范式与学术文献
  • 二、生成式AI时代的学术阅读与知识吸收
  • 三、大语言模型与学术写作辅助
  • 第三节 生成式AI作为智能主体的替代性赋能
  • 一、生成式AI与变量策略
  • 二、生成式AI与假设检验
  • 三、生成式AI与数据分析
  • 四、生成式AI与理论构建
  • 第四节 生成式AI的广泛应用是对学术生产力的升维改造
  • 一、生成式AI对传统知识生产秩序的解构
  • 二、知识革命:生成式AI浪潮下学术生产力的跃升
  • 三、生成式AI推动新型交叉学科建设
  • 第七章 促成所有行业重做一遍:生成式AI的现实发展与未来趋势
  • 第一节 生成式AI的媒介化机制
  • 一、融通机器智能与人类智能的算法媒介
  • 二、借助机器解构力和人类牵引力实现社会负熵化
  • 第二节 生成式AI的现实发展
  • 一、生成式AI的发展基础
  • 二、生成式AI的主要应用
  • 三、生成式AI的行业重做
  • 第三节 生成式AI的应用场景和实践案例
  • 一、生成式AI+传媒:人机协同生产,推动媒体融合
  • 二、生成式AI+电商:推进虚实交融,营造沉浸体验
  • 三、生成式AI+影视:拓展创作空间,提升作品质量
  • 四、生成式AI+娱乐:扩展辐射边界,获得发展动能
  • 五、生成式AI强化科技创新场景
  • 六、AI+专家判断生产模式
  • 第四节 生成式AI的未来趋势
  • 一、短期:改造内容系统,革新内容生产范式
  • 二、中期:改造认知系统,重建人类认知系统
  • 三、长期:改造文化系统,再构社会文明形态
  • 参考文献
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评分及书评

3.7
3个评分
  • 用户头像
    给这本书评了
    4.0
    读后感

    本书结合传播学视角,对生成式 AI 的与人类的伦理互动关系、一些国内外具体工具、可应用具体场景做了非常深入的分析研究。对了解何为生成式 AI,及其如何客观看待它、有效应用好它,提供了很多有效的信息,是一本非常应景的 AI 类书籍

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      给这本书评了
      4.0

      系统的学习和强化了很多概念,有用的一本书

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      出版方

      人民邮电出版社

      人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社,成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”,致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。