人工智能写作基于大数据技术，需要人“喂养”特定的数据集进行训练，从而构建与修改AI模型，但这些数据集存在侵权风险。如《纽约时报》声明禁止将新闻报道用于AI学习开发，数千名作家要求AI聊天机器人所有者为作品付费等。由此可见，人工智能写作存在侵权隐忧。
点评
此处还可以结合数据寡头来分析人工智能写作的未来发展局限。（数据寡头相关内容已补充在下方“他山之石”板块）
（三）禁锢个人思维，削弱创造能力
学者彭兰曾言，虽然看上去是人类在不断影响机器思维，但实际上人类思维也可能因此受到机器思维的影响，机器思维在潜移默化地影响着我们的思维方式和认知模式。人工智能写作极大地解放了人力，但过度依赖技术可能会限制新闻工作者的思维能力，使新闻创造力逐渐衰弱。
AI2.0时代，人机耦合、协同生产是不可抵挡的时代洪流。学者彭兰指出，每一次智能机器的逼近，都让人类陷入某些困顿，但也带来一次人类反思的契机。在人工智能写作火爆的当下，新闻工作者应当保持审慎的冷思考，呼吁“人的主体性”回归，如此才能驾驭媒介，乘“媒”之风，披荆斩棘，迈向新闻业更好的未来。
点评
开篇对人工智能的介绍一笔带过即可，然后自然过渡到新闻传媒领域的现状，抛出的观点也是对正文的提要。
考生点评
媒介技术专题非常重要，考生一定要重视起来，特别是要重视当年非常热门的媒介技术，比如在今年非常火爆，所以考题里出现也是理所当然的。这道题问的是“你对人工智能写作的看法”，考生在答题时要有辩证思维，人工智能技术有利有弊，所以考生要从两个方面作答，并用最新的案例支撑，丰富论述语言，在结尾时可以使用有关技术的名言警句，让答案更有说服力。
主编点评
媒介技术专题是各大院校的热门考查知识点，也是考生在复习过程中必须重点掌握的一类专题，近年来人工智能技术的发展成为考研热点，这道题整体问法比较开放，谈谈对人工智能写作的看法。一般对于这种看法类题目，首先脑海中要有清晰的框架，看法题可以一分为二看待，这里考生采用辩证论证的方式，从技术带来的革新和技术带来的警觉正反论证，进一步说明人工智能写作给新闻生产领域带来的机遇和挑战，同时对新闻写作的积极影响从机器写作－把关－分发流程法拆解，框架也很不错，论点详实且和案例互相呼应。
03
思路点拨：答题框架拆解
通过仔细审题，“有关，谈谈你对人工智能写作的看法。”我们可以从这道南昌大学24初试的论述题中把握①以为背景材料、②以人工智能写作为核心概念、③以看法为答题维度的三个关键词。其中，，尤其是.0在23年初的爆火几乎成为全民关注的议题，作为新传考生则需要在备考时注意关注时事热点，并熟悉使用新传视角分析事件、趋势、动态，方可在不受题目材料详略影响均能自如作答，也可以通过鞋厂的专题课与热点课程来强化对案例的分析能力。
其次，本题的核心概念，人工智能写作，顾名思义，即人工智能（ce，AI）技术的应用之一，是基于大语言模型进行的内容自动生成应用，、Kimi、文心一言等均为人工智能写作的典型应用。当下，人工智能已开启自动写作的时代，由此引发的划时代革命将写作理论提升到了全新高度，传统以人类为中心的写作研究范式已无法充分解释由此引发的新写作现象。因此，探讨人工智能写作是新兴学科的必经之路，更需要同学们重点关注。
再者，关于答题的维度，围绕核心概念展开谈“看法”，其实是一种比较宽泛的问法，没有限定固定的答题角度，只要言之有理即可。通常回答看法题，可以从事什么（定义/内涵/特征）；为什么（成因/动因）；怎么样（积极作用/消极作用或是机遇/困境）；怎么做（解决措施/未来展望）这四个问题出发，根据题目的分值和倾向选择合适的维度展开作答。在本道题目的作答中，参考答案选择了人工智能写作给新闻生产带来的机遇与困境两个维度展开，便是比较合理的架构。
其中，机遇部分，答案从节约人力资源、维护新闻真实、匹配用户需求三个角度展开，是比较有针对性的，困境部分，从虚假新闻、版权纠纷、思维定势三个角度展开，也能体现个人思考，但是相对来说机遇与困境都提到了新闻是否真实的角度，在论述上稍微有一些不互斥，此外，整体作答框架的逻辑递进性也仍有进步空间。除了上述的六个角度，同学们还可以从人工智能写作带来的创意激发、数据呈现等优势以及人工智能写作背后的算法黑箱、情感缺失、应用伦理规范等问题进行思考。
最后，还需要注意在此类题目的作答中最好能够辅之新兴案例展开分析噢，能够在展现考生案例储备的同时，更好地帮助论点站稳立场，拿到高分。
04
他山之石：高分理论应用
1.算法黑箱
“算法黑箱”指的是算法输入、输出及运行过程中不公开、不可知、不可解释、不确定的状态，具体包括两层含义：“一是指源于算法本身的技术复杂性而导致的模型不可解释，这类问题存在于深度学习等算法中；二是指算法设计者不向用户公开其算法原理与机制，导致用户对算法特征与运算过程毫不知情。”算法因其技术逻辑及应用方式的特性而带来不可解释的隐忧，导致算法“黑箱”不能为人所知晓或理解，从而产生算法不可监督、难以追责等治理困境。
在人工智能写作中，应用工具通常是根据使用者输入的口令，在已训练完成的模型与数据库中调取信息进行内容生成，这一内容筛取、排序、生成的算法逻辑便处于不公开、不可知、不可解释、不确定的状态，构成了“算法黑箱”的隐忧。
2.信息茧房
信息茧房(）由美国学者凯斯·桑斯坦在其著作《信息乌托邦》中提出，指在个性化信息时代由于个人的信息需求并非全面的，因而在选择信息的时候也存在一定的偏向性，形成类似“我的日报”的信息集合，导致受众的信息接收面变得狭窄的现象。
以类技术作为智能增强式工具的互联网媒体能够利用算法和与用户的“交流”实现精准化传播。在与用户进行交流互动时，获取用户喜好，屏蔽其不感兴趣的信息，分析识别问题，深入地了解用户的需求，精准反馈新闻信息，从而向用户推送其感兴趣的相关新闻。媒体使用类技术进行新闻生产无疑从外部强化了“信息茧房”效应。
3.数据寡头
随着数据不断积累，各公司机构间出现数据持有量差异，甚至产生“数据垄断”现象。这些少数几家公司持有并控制大量数据的公司被称为数据寡头。
目前，大部分类技术都是在未经许可或无偿的情况下在互联网上收集材料进行训练，帮助使用者进行数据的采集、分析，为使用者的信息生产提供全面、深层的依据。此外，类技术还可以辅助实现人与信息的适配。用户被全面数据化、可跟踪化，但这些数据的所有权却不掌握在用户自己手中，如果没有相关法律法规的约束，任由类技术所属企业收集使用，势必造就出越来越多的霸占数字资源的“数据寡头”，操纵系统从而达到其政治或经济目的。如何善待、约束、制衡这种权力，是传媒业面临的一大挑战。
05
举一反三：相关真题示例
1.对新闻生产的影响（20分）（2024上海大学334）
2.等生成式AI对记者职业的影响（20分）（2024天津外国语大学334）
3.2023 年3月，全球第一个AI生成新闻平台 出现，论述出现了 之后AI嵌入新闻生产的伦理风险和对策（25分）（2024西安交通大学440）
参考文献
[1]张建云,孙璐萌.马克思主义理论视域下的功能、本质及意义[J].兰州学刊,2023,(10):5-15.
[2]张楠，闫涛，张腾.如何实现“黑箱”下的算法治理?——平台推荐算法监管的测量实验与策略探索[J].公共行政评论,2024,17(01):25-44+196.
[3]李扬,刘云丹.类技术对新闻生产与传播的影响及伦理考量[J].传媒,2024,(03):31-33.
END
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