AIGC时代编辑的数字素养形成
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">作者:许海滨 李印诺 苏新笛 丁立捷</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">源自</span>:《全<span style="color: black;">媒介</span>探索》2024年6月号</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">从<span style="color: black;">设备</span>人写作、传感器<span style="color: black;">资讯</span>、MGC到ChatGPT,人工智能的发展浪潮以不可抵挡的态势席卷了<span style="color: black;">全部</span><span style="color: black;">资讯</span>行业,在选题、组稿、审核、加工、校对、稿件分发等工作中得到广泛应用,为编辑工作的流程再造开辟了<span style="color: black;">方便</span>路径。<span style="color: black;">资讯</span>业态的改变影响着编辑人员的职业<span style="color: black;">存活</span>环境,以往对编辑的职业素养<span style="color: black;">需求</span>已<span style="color: black;">不可</span>满足现今的行业需求,取而代之的是数字素养<span style="color: black;">需求</span>。</p><img src="https://p3-sign.toutiaoimg.com/tos-cn-i-axegupay5k/4f3c7da5a610492499a8b7ef8a70ae06~noop.image?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1724110529&x-signature=OzufK4jRHmzOBeYizRT%2BFl94490%3D" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;">
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">数字素养的内涵及其理论框架</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">(一)内涵</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">1997年,美国科技记者保罗·吉尔斯特首次提出“数字素养”的概念,将其界定为“能够理解和<span style="color: black;">运用</span>来自多种<span style="color: black;">源自</span>、经由计算机呈现的信息的能力”。2018年,联合国教科文组织统计研究所(UIS)将“数字素养”界定为“为了就业、体面工作和创业,<span style="color: black;">经过</span>数字技术安全适当地<span style="color: black;">得到</span>、管理、理解、整合、沟通、<span style="color: black;">评估</span>和创造信息的能力”。2021年,中央网络安全和信息化委员会发布《<span style="color: black;">提高</span>全民数字素养和技能行动纲要》(以下简<span style="color: black;">叫作</span>“《行动纲要》”),将数字素养定义为“数字素养与技能是数字社会<span style="color: black;">百姓</span>学习工作生活应具备的数字获取、制作、<span style="color: black;">运用</span>、<span style="color: black;">评估</span>、交互、分享、创新、安全<span style="color: black;">保证</span>、伦理道德等一系列素质与能力的集合”。<span style="color: black;">区别</span>个体、组织、国家对数字素养作出了<span style="color: black;">区别</span>的界定,除了对技能的操作和<span style="color: black;">运用</span>等功能性层面的关注,还涵盖了文化的交流互通、社会价值观塑造、内容整合传播等<span style="color: black;">区别</span>方面。<span style="color: black;">针对</span>从事内容生产与传播、承担知识服务和舆论引导责任的编辑人员<span style="color: black;">来讲</span>,数字素养尤为重要。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">(二)理论框架</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">数字素养<span style="color: black;">已然</span>逐步发展为<span style="color: black;">全世界</span>范围内最基本的<span style="color: black;">存活</span>素养,<span style="color: black;">日前</span>已有的认可度较高的数字素养框架分别是欧盟制定的Dig Comp2.2和联合国教科文组织发布的<span style="color: black;">全世界</span>数字素养框架(GDLF),国内<span style="color: black;">日前</span>还<span style="color: black;">无</span>系统的数字素养框架,<span style="color: black;">重点</span>由学者<span style="color: black;">按照</span>《行动纲要》和已有框架作出框架搭建并提出<span style="color: black;">意见</span>。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">1.欧盟数字素养框架(Dig Comp)。欧盟数字素养框架的发展经历了Dig Comp1.0到Dig Comp2.2。Dig Comp1.0将数字能力定义为5个<span style="color: black;">重点</span>素养<span style="color: black;">行业</span>(信息、交流、内容创造、安全、<span style="color: black;">处理</span>问题)和21种能力的集合,并将<span style="color: black;">各样</span>能力的技能<span style="color: black;">熟悉</span>程度分为<span style="color: black;">基本</span>、中级和高级三个级别。DigComp2.0将原有素养域中的“信息”“交流”“内容创造”<span style="color: black;">调节</span>为“信息与数据素养”“交流与合作”“数字内容创造”。2022年,欧盟出台最新版本Dig Comp2.2,更新了对<span style="color: black;">百姓</span>数字能力的<span style="color: black;">需求</span>,如<span style="color: black;">百姓</span>对人工智能的<span style="color: black;">运用</span>认知(知识)、<span style="color: black;">平常</span>生活中与人工智能的交互(技能)、对个人数据安全的防护(态度)。<span style="color: black;">区别</span>时期的修订对数字素养<span style="color: black;">行业</span>和21项技能都有更改和<span style="color: black;">明显</span>强调,<span style="color: black;">持续</span>为<span style="color: black;">百姓</span>数字素养的培育<span style="color: black;">供给</span>新的参考标准。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">2.<span style="color: black;">全世界</span>数字素养框架(GDLF)。2015年,联合国教科文组织发布了<span style="color: black;">全世界</span>数字素养框架。该框架以欧盟的Dig Comp2.0为<span style="color: black;">基本</span>框架,参考<span style="color: black;">区别</span>收入水平的<span style="color: black;">全世界</span>47个国家和地区的数字素养框架,新增设备与软件操作(CA0)和职业<span style="color: black;">关联</span>素养(CA6)两个素养域,对各素养域的<span style="color: black;">详细</span>能力作出了详尽描述。与欧盟数字素养框架<span style="color: black;">区别</span>,GDLF适用范围更广泛、评测对象更全面,充分<span style="color: black;">思虑</span>到了<span style="color: black;">区别</span>国家和地区之间收入水平的差异。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">3.国内数字素养框架。我国<span style="color: black;">日前</span>对<span style="color: black;">详细</span>的数字素养框架<span style="color: black;">科研</span>较少,<span style="color: black;">重点</span>是《行动纲要》对数字素养的内涵作出的<span style="color: black;">知道</span>界定和对总体<span style="color: black;">需求</span>、<span style="color: black;">重点</span>任务与重点工程等战略上的<span style="color: black;">安排</span>,兼具<span style="color: black;">关联</span>学者据《行动纲要》进行的框架<span style="color: black;">科研</span>。包晓峰以《行动纲要》为总体<span style="color: black;">指点</span>思想<span style="color: black;">创立</span>知识与认知、实践与参与、情感与价值三个主体维度,设计12项一级评测指标,对公众的软件认知与操作、信息处理、自我防范、数字参与带来的情感满足等作出评测。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">存活</span>业态变革对编辑数字素养的需求</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">各国和组织<span style="color: black;">公司</span><span style="color: black;">针对</span>数字素养框架的更新演化,足以说明人工智能与社会发展的融合是大势所趋。AIGC<span style="color: black;">做为</span>依托人工智能算法产生的内容生成技术,与<span style="color: black;">资讯</span><span style="color: black;">行业</span>的融合发展已<span style="color: black;">作为</span>不容更改的现实。智能化选题、自动化生产、多样化场景、多<span style="color: black;">途径</span>分发等技术对<span style="color: black;">资讯</span>生产全流程的渗透正促成传统编辑<span style="color: black;">存活</span>业态的变革,这种变革又对编辑的素养提出新的<span style="color: black;">需求</span>。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">(一)“数据为王”的思维需求</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">技术环境和社会环境的变化造就行业<span style="color: black;">存活</span>环境的悄然改变,树立“数据为王”的思维模式、以“技术理性”代替传统经验式的“编辑理性”,是行业生态下对编辑数字素养提出的新<span style="color: black;">需求</span>。传统的<span style="color: black;">资讯</span>生产模式是以编辑为核心的线性生产模式,编辑对<span style="color: black;">资讯</span>线索的搜集<span style="color: black;">途径</span>有限,<span style="color: black;">报告</span>的选题策划、内容生产大多依据编辑的既往经验和专业敏锐度,与智能技术的接触度和融合度较低,这种基于“编辑理性”的<span style="color: black;">选取</span>和<span style="color: black;">报告</span><span style="color: black;">实质</span>是存在客观性偏差的。AIGC时代,大数据信息挖掘和云计算技术能依据编辑设定<span style="color: black;">目的</span>展开海量的数据搜集,能够在进行<span style="color: black;">海量</span>的样本筛选后做到<span style="color: black;">精细</span>定位,编辑在决策的科学性、内容生产的客观性等方面显然更具<span style="color: black;">保证</span>。当然,这不<span style="color: black;">指的是</span>编辑的数据思维<span style="color: black;">便是</span>对数据的简单分析和文本编辑,而是以此为<span style="color: black;">基本</span>运用数据<span style="color: black;">背面</span>的<span style="color: black;">规律</span>进行决策和行动,<span style="color: black;">例如</span><span style="color: black;">经过</span>数据分析将<span style="color: black;">资讯</span>内容可视化,既能清晰地呈现事实,又能为<span style="color: black;">资讯</span>内容本身增色。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">(二)“人机协同”的生产需求</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">AIGC并非单纯的<span style="color: black;">设备</span>生产内容,虽然<span style="color: black;">设备</span>是直接生产者,<span style="color: black;">然则</span>它的生产<span style="color: black;">必须</span>由人设置的<span style="color: black;">目的</span>与指令驱动,<span style="color: black;">资讯</span>生产中<span style="color: black;">设备</span>人批量生产的模板化<span style="color: black;">资讯</span>、对稿件的审查纠错<span style="color: black;">实质</span>上<span style="color: black;">亦</span>是一种对编辑的学习,由人完成模板的设置并进行把控。在稿件审查方面,<span style="color: black;">日前</span>蜜度的校对通、黑马校对、方正审校等智能校对软件能够有效纠正文本内容错误、违规信息及表述上的不规范,但在专业术语和格式审查纠错方面能力有限,ChatGPT自动生成的文本更具说服力的<span style="color: black;">同期</span>却<span style="color: black;">没法</span>兼备内容完全真实准确,其生成的医疗、法律等专业<span style="color: black;">行业</span><span style="color: black;">资讯</span>内容<span style="color: black;">亦</span><span style="color: black;">必须</span>编辑人工去辨别审核。在稿件分发传播方面,Facebook在<span style="color: black;">资讯</span>筛选和个性化<span style="color: black;">举荐</span>上<span style="color: black;">保持</span>“人工智能+编辑<span style="color: black;">干涉</span>”,纯算法的<span style="color: black;">资讯</span>筛选方式和<span style="color: black;">举荐</span>极易存在“<span style="color: black;">隐匿</span>的偏见”,2014年Facebook对迈克尔·布朗枪击案的<span style="color: black;">举荐</span>就因未达到用户的期望值而被<span style="color: black;">打击</span>。即便AIGC<span style="color: black;">能够</span>独立完成简单的生产操作,其本质上依旧是<span style="color: black;">必须</span>编辑协同合作的内容生产,“人机协同”生产需求应运而生。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">(三)“自我赋能”的价值需求</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">自AIGC融入<span style="color: black;">资讯</span>行业<span style="color: black;">败兴</span>,技术与<span style="color: black;">资讯</span>编辑之间的价值博弈<span style="color: black;">始终</span>存在,尽管<span style="color: black;">日前</span>通用型人工智能还停留在初始<span style="color: black;">周期</span>,但其劳动占比的<span style="color: black;">增加</span>正在<span style="color: black;">持续</span>加重编辑的职业焦虑。多种内容生产方式和<span style="color: black;">资讯</span>聚合平台的介入,使<span style="color: black;">资讯</span>编辑角色延展至非主流<span style="color: black;">媒介</span><span style="color: black;">公司</span>,职业门槛的降低致使<span style="color: black;">资讯</span>编辑产生混乱的身份认知。不仅如此,算法分发和AI稿件撰写与加工使得编辑把关权力被弱化,<span style="color: black;">逐步</span>让渡于智能技术。行业的泛化、权力的让渡使得<span style="color: black;">长时间</span>被海量信息裹挟的编辑极易陷入自我<span style="color: black;">可疑</span>中,失去理性的价值判断。但无论技术占据的比重多么大,编辑人员才是<span style="color: black;">资讯</span>行业的核心,人文价值和主流<span style="color: black;">认识</span>形态的思想引导是<span style="color: black;">日前</span>的智能工具所不具备的。编辑人员<span style="color: black;">必须</span>把AIGC带来的职业焦虑和技术压力当作<span style="color: black;">自己</span><span style="color: black;">潜能</span>的挖掘动力,<span style="color: black;">持续</span>自我赋能找回理性判断,<span style="color: black;">恰当</span>运用数据生产出<span style="color: black;">更加多</span><span style="color: black;">拥有</span>个人<span style="color: black;">特殊</span>和社会价值的<span style="color: black;">资讯</span>内容,<span style="color: black;">把握</span>主动权,做人工智能的引导者。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">AIGC时代编辑的数字素养<span style="color: black;">形成</span></p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">综合<span style="color: black;">以上</span>数字素养框架、战略<span style="color: black;">安排</span>、核心维度及业态变革需求,笔者认为,编辑的数字素养<span style="color: black;">形成</span><span style="color: black;">能够</span>从能力、认知、责任三个维度进行探析。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">(一)能力维度</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">能力维度是编辑数字素养的<span style="color: black;">基本</span>维度,<span style="color: black;">重点</span>是对计算机技术全面准确的认知和技能的<span style="color: black;">熟悉</span>应用,是编辑<span style="color: black;">即时</span>进行数据采集和挖掘整理、解放生产力的能力<span style="color: black;">保证</span>。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">1.知识<span style="color: black;">把握</span>。知识<span style="color: black;">把握</span><span style="color: black;">包含</span>对工具性知识的<span style="color: black;">把握</span>和对专业性知识的<span style="color: black;">把握</span>两种。工具性知识的<span style="color: black;">把握</span><span style="color: black;">指的是</span>从事专业<span style="color: black;">行业</span>工作时需具备的与数字<span style="color: black;">关联</span>的<span style="color: black;">基本</span>知识,例如编辑对<span style="color: black;">资讯</span>采编工作<span style="color: black;">关联</span>流程中<span style="color: black;">运用</span>到的系统设备的<span style="color: black;">认识</span>,深化工具知识性认识能有效<span style="color: black;">提高</span>技术融合下编辑的工作效率。要让稿件在繁杂的信息流中达到理想的传播效果、满足用户需求,有赖于编辑对专业性知识的<span style="color: black;">把握</span>,<span style="color: black;">认识</span>并熟知各网络<span style="color: black;">媒介</span>平台技术及其创新应用是编辑应具备的“硬<span style="color: black;">基本</span>”。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">2.技能<span style="color: black;">把握</span>。<span style="color: black;">熟悉</span>运用<span style="color: black;">照片</span>、音频、视频等丰富的<span style="color: black;">资讯</span>文本表现形式,自主地运用搜索引擎和数据库进行信息处理,是<span style="color: black;">日前</span>一个成熟编辑应具备的<span style="color: black;">基本</span>功能层面的技术操作素养。<span style="color: black;">资讯</span>编辑<span style="color: black;">必须</span>时常在庞大的数据群中寻找有用的<span style="color: black;">资讯</span>线索、整合事实素材,<span style="color: black;">运用</span>数据处理系统进行辅助工作的能力极其重要。类似《华盛顿邮报》推出的ARC Publishing,编辑<span style="color: black;">仅有</span><span style="color: black;">熟悉</span><span style="color: black;">把握</span>数据处理系统,<span style="color: black;">才可</span>更好地投入<span style="color: black;">资讯</span>生产中。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">(二)认知维度</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">认知维度是编辑数字素养的中级维度,更强调编辑对数字信息的辨别能力和数字伦理规范的认知。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">1.信息的辨别与<span style="color: black;">评定</span>。<span style="color: black;">资讯</span>编辑不仅要面对技术的挑战,还要承担媒介线上线下交织的运营压力;要把社会效益放在首位,<span style="color: black;">同期</span>还要兼顾<span style="color: black;">媒介</span>经济效益。压力裹挟下的编辑难免会“乱花迷眼”,在信息的辨别和<span style="color: black;">资讯</span><span style="color: black;">报告</span>价值的<span style="color: black;">评定</span>中<span style="color: black;">显现</span>失误,对数据的完全信任<span style="color: black;">亦</span>是容易<span style="color: black;">引起</span><span style="color: black;">资讯</span>编辑决策<span style="color: black;">显现</span>失误的<span style="color: black;">原因</span>之一。尽管算法能够<span style="color: black;">帮忙</span>编辑进行部分信息的辨别及用户<span style="color: black;">爱好</span>的分析,但技术<span style="color: black;">做为</span>生产工具所<span style="color: black;">拥有</span>的局限性决定了编辑在信息筛选和<span style="color: black;">评定</span>过程中占据主体地位,编辑对信息的把关尤为关键。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">2.数字伦理规范认知。伦理道德是《行动纲要》<span style="color: black;">知道</span>指出的数字素养的应有之义,编辑对伦理规范的认知要随AIGC的发展而革新。不仅人工智能进行的非模板化内容生产<span style="color: black;">必定</span>程度上存在着版权争议,<span style="color: black;">相关</span>智能生成内容的责任界定、著作权归属<span style="color: black;">亦</span>众说纷纭。<span style="color: black;">例如</span>美国版权局裁定AI创作<span style="color: black;">照片</span>不受版权<span style="color: black;">守护</span>,而澳大利亚联邦法院的Johnathan Beach法官则认为AI<span style="color: black;">能够</span>发明者的身份申请专利。编辑要尽可能避免卷入权利的纠纷中,需对<span style="color: black;">关联</span>规定和智能生成内容的<span style="color: black;">运用</span>保持关注和<span style="color: black;">警觉</span>。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">(三)责任维度</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">责任维度是编辑数字素养里的高级维度,不仅指编辑在智能化<span style="color: black;">资讯</span>生产流程中的参与,还<span style="color: black;">包含</span>编辑在<span style="color: black;">全部</span><span style="color: black;">资讯</span>生产工作中应承担的责任,<span style="color: black;">例如</span>社会价值观的塑造以及<span style="color: black;">经过</span>对人工智能的应用发掘其不足并进行知识库的拓展<span style="color: black;">弥补</span>的能力。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">1.社会价值引导。<span style="color: black;">科研</span><span style="color: black;">显示</span>,带有<span style="color: black;">心情</span>色彩的<span style="color: black;">资讯</span><span style="color: black;">报告</span>会影响用户对事实本身的认知,算法的伪中立性使其可能在内容生产和分发环节存在偏见。<span style="color: black;">资讯</span><span style="color: black;">媒介</span>承担着文化的沟通传播、舆论引导和价值观塑造的任务,编辑有责任参与到智能生产和算法<span style="color: black;">举荐</span>中:对外人机协作,积极输出国内优秀传统文化,严防部分外来糟粕的渗透和入侵;对内把关内容,对智能生产内容和算法<span style="color: black;">举荐</span>内容进行调节把控,谨防不良<span style="color: black;">心情</span>对公共<span style="color: black;">心情</span>的感染,分发符合社会需求、<span style="color: black;">拥有</span>良好价值导向的<span style="color: black;">资讯</span>内容。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">2.知识图谱更新。大<span style="color: black;">都数</span>人会将“算法偏见”归结于算法本身,但聂再清认为AI基于数据学习获取知识错误并不是观点<span style="color: black;">卑视</span>,而是能力不足。技术以人为学习模板,其<span style="color: black;">显现</span>的问题源于训练数据模型的不足。编辑应具备在工作中<span style="color: black;">发掘</span>技术缺陷并加以补足完善的能力,依靠技术完成工作的<span style="color: black;">同期</span>,依据<span style="color: black;">自己</span>认知能力、知识<span style="color: black;">贮存</span>、业务需求拓展AIGC对<span style="color: black;">资讯</span>行业的知识图谱,实现对技术的“反哺”。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">【本文为2022年度河北省社会科学发展<span style="color: black;">科研</span>课题《人工智能对<span style="color: black;">资讯</span>传播业的影响<span style="color: black;">科研</span>》(课题编号:20220202287)<span style="color: black;">科研</span>成果。】</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">(许海滨:河北师范大学<span style="color: black;">资讯</span>传播学院副教授、河北省大数据传播与网络舆情<span style="color: black;">科研</span>基地<span style="color: black;">科研</span>员;李印诺、苏新笛:河北师范大学<span style="color: black;">资讯</span>传播学院硕士<span style="color: black;">科研</span>生;丁立捷:河北师范大学<span style="color: black;">资讯</span>传播学院教授)</p>
我完全同意你的看法,期待我们能深入探讨这个问题。 外贸论坛是我们的,责任是我们的,荣誉是我们的,成就是我们的,辉煌是我们的。 你字句如珍珠,我珍藏这份情。 论坛外链网http://www.fok120.com/
页:
[1]