联通师生网上生活,服务全方位育人******
习近平总书记在党的二十大报告中指出,“加强全媒体传播体系建设,塑造主流舆论新格局。”从2019年起,教育部先后分两批确定了北京大学、清华大学、北京市教委、上海市教委等30所(家)全国教育融媒体中心试点单位,各省教育主管部门也积极探索建设具有本省特色、符合本省高校实际、围绕本省教育高质量发展的高校融媒体中心。经过近三年的探索与实践,高校融媒体中心已经从机构设置、平台搭建、场地设施等基础建设阶段过渡到服务拓展、文化建设、校园治理等系统创新阶段。但由于受到主客观因素的制约,目前一些高校媒体融合机制尚不成熟,管理运行体制机制创新不够,财力物力和队伍素养还存在一些短板,高校融媒体中心建设还面临着巨大挑战。下一步,高校要立足“两个大局”,胸怀“国之大者”,站在政治和全局的高度,以全媒体视角和互联网思维审视和谋划高校教育新闻宣传工作,探索新时代“全程、全息、全员、全效”高校教育融媒体发展路径,牢牢把握全媒体时代教育新闻舆论工作主动权和主导权。
坚持“四全”媒体发展理念
习近平总书记在主持中央政治局第十二次集体学习时强调,全媒体不断发展,出现了全程媒体、全息媒体、全员媒体、全效媒体,信息无处不在、无所不及、无人不用,导致舆论生态、媒体格局、传播方式发生深刻变化,新闻舆论工作面临新的挑战。这为当前高校新闻宣传的突破发展、媒体融合的纵深发展提供了基本遵循。推动高校媒体融合发展,建好用好高校融媒体中心,必须深刻理解把握“四全媒体”的内涵,在拓展校园服务功能和研发融媒体产品的基础上,让平台在与师生的持续高频互动过程中,发现需求、了解需求、满足需求,使融媒体中心真正成为高校壮大主流思想舆论、加强网络思想引领、凝聚改革发展共识的重要阵地。要顺应“全程媒体”的趋势,重构新闻制作加工多样化流程,强化新闻传播的时效性和开放性,突破时空界限,打通采编发边界,提升优质内容生产能力;要基于“全息媒体”的视角,贯通传播载体,要强化技术赋能,丰富叙述视角和传播形态,突破新闻传播的物理样态;要按照“全员媒体”的要求,创新组织架构,适应网络传播“去中心化”特征,拓展矩阵构建,创新交互方式,实现由“受众”向“用户”的工作理念转变,由一对多向多对多的传播向度转变;要从“全效媒体”的目标出发,适应新闻传播分众化趋势,丰富表现手段,增加信息容量,深化垂直细分领域,提升传播效率,构建“融媒+育人”“融媒+文化”“融媒+服务”的发展模式。
创新内容生产传播模式
不管媒体生态如何变化,优质内容始终是其核心竞争力,增强内容生产能力,提升内容传播到达率覆盖面,是媒体融合的关键环节。要再造生产流程。高校融媒体中心要适应当前媒体内容生产、媒介形态、传播终端等专业细分的趋势,积极引入并不断完善采、编、发一体化系统,建立起总编协调、值班调度、部门沟通、采前策划等制度,搭建指挥调度系统、协同管理系统、全媒体内容管理系统和大数据中心,建设“多次多样采集、全媒体多元编辑、立体多渠道传播”的全媒体内容生产分发系统,实现云端化、数字化、全媒化、智能化。要强化内容生产。推进高校媒体深度融合,首先必须立足师生、校友、家长、合作者等受众群体需求,充分发掘自身新闻资源,策划生产受众喜爱的原创内容。其次要深度开拓区域垂直类内容产品,运用算法技术,加强数据挖掘,主动设置议题,引导受众需求,使自己成为高等教育领域最权威的内容生产者和供应方。同时,主动关注多元业态和精准服务,从移动化、社交化、分众化趋势出发,丰富多元供给,探索“融媒+育人、融媒+文化、融媒+服务”的互动模式,形成融媒体传播平台与师生网上生活社区的联通。要优化传播通路。完善渠道建设,强化技术应用,构建适应高校特点的立体传播模式是提升新闻宣传价值的基础,也是解决内容生产传播能力建设问题的重要路径。高校融媒体中心要增强技术赋能,借助人工智能、云计算等技术,实现推送的精准性和个性化,优化媒体融合传播生态。
优化保障支撑体制机制
媒体融合的新模式、新样态,要求高校不断优化组织保障体系,实现高校融媒体中心建设理念的迭代和组织架构的再造。要重构组织体系。全面对接融媒生产传播规律,组建采编中心、运营中心、摄影工作室、产品设计工作室、音视频工作室等适应融媒体发展的运行机构。以内容生产为关键点,突出目标导向,强化过程管理,构建矩阵式组织结构,加强采编发团队的系统整合,探索以内容创作为核心的项目制、工作室等组织运行体系,实现跨团队跨领域协作。要拓展融媒矩阵。媒体融合“去中心化”“分众化”的特点,需要我们在建设中充分调动各方面参与的积极性、创造性,从高校内部跨学院、跨处室、跨平台整合媒体经验丰富的业务骨干,强化选题策划,增强参与性和多样性,避免内容同质化现象。要借助互联网平台,丰富PGC(专业生产内容)与UGC(用户生产内容)内容接入形式,增强师生融入度,推进多屏融合,全方位打造传播矩阵。要强化保障支撑。融媒体产品生产模式和全媒体传播形态的革新,对高校新闻工作者提出了更高要求。培养适应媒体融合发展规律,具有互联网思维和跨媒介素养的创新型人才队伍,是支撑高校融媒体中心健康发展的根本力量。高校融媒体中心要加强队伍的融媒战略和媒介素养培训,使其既坚守教育新闻价值理想,又掌握现代生产传播技术,助力高校融媒体中心创新发展。
(作者:倪松涛,系江南大学副校长,江南大学互联网传播研究中心主任)
ChatGPT搞钱行不行******
一系列的试探之后,AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日,人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本,每月收取20美元。免费了两个月,月活用户却达1亿的ChatGPT,终于踏上了自己的“赚钱路”,由此,AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道,ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。
免费服务仍将继续
“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告,订阅ChatGPT Plus服务的用户,即使在高峰时段,也可获得该聊天机器人更快速的回应,而且可以提前体验新功能和改进。
去年11月,ChatGPT横空出世,不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话,还能根据上下文互动,甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验,ChatGPT迅速蹿红。
当地时间2月1日,瑞银发布研究报告称,截至今年1月,近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后,其月活跃用户估计已达1亿,成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩,海外版抖音TikTok在全球发布后,花了大约9个月的时间,Instagram则花了两年半的时间。
但大量用户涌入的同时,也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应,此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。
据悉,付费计划将在未来几周内首先在美国推出,然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT,Open AI表示,将继续为ChatGPT提供免费访问。
烧不起的模型成本
尽管只推出了两个月,但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初,Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划,宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”,并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受?什么价格以下会觉得太便宜?诸如此类关于定价的问题皆在其中。
有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费,对此,Open AI首席执行官Sam Altman回应称:“我们将不得不在某个时间点,以某种方式将其商业化,因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露,ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。
“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时,瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。
但相对训练来说,模型推理,也就是用户提交输入模型输出结果的过程,这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用,所以前段时间免费的公测也停止了,如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。
“钱景”在哪
长久以来,广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实,对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。
洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称,ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF,即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来,ChatGPT是一个高效的信息整合助手,可以取代大量人类中初级助理的角色。
但他同时提到,目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析,但还不能胜任高频度的人类主观决策,比如大型投资决策、政治战略决策等。
天使投资人、知名互联网专家郭涛认为,ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机,将推动众多行业快速变革,有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地,具有万亿级市场规模。
张旭东认为,AIGC商业化落地还需要结合应用场景,目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少,就以当下的技术水平看,一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的,所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。
AIGC商业化,侵权与被侵权
AIGC要想商业化,场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火,争议始终并行,比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应,权威学术出版机构Nature规定,ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示,纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。
张旭东认为,目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上,但从专业角度看,AIGC属于模仿创新,并不具备真正的创造力,AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权;另一方面,AIGC作品也存在被他人侵权的风险。
此外,就安全性问题而言,AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息,比如生成一些敏感性的有害信息,甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论,而且这些生成式内容难以分辨追踪,大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。
郭涛则提到,当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段,存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题,短期内还难以实现大规模商业化应用。
北京商报记者 杨月涵