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利特拉
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大众传播主要媒体中生成式人工智能的风险和管理方式

Ma Fei

ORCID: 0009-0002-5688-1348



Miklukho-Maklaya str., 6, Moscow, 117198, Russia

1042238104@pfur.ru
Bulgarova Bella Akhmedovna

ORCID: 0000-0001-6005-2505

博士学位 哲学

俄罗斯卢蒙巴人民友谊大学大众传播系副教授

Miklukho-Maklaya str., 6, Moscow, 117198, Russia

bulgarova-ba@rudn.ru
Chen' Fenglan

ORCID: 0009-0007-2297-6126

俄罗斯卢蒙巴人民友谊大学大众传播系研究生

Miklukho-Maklaya str., 6, Moscow, 117198, Russia

1042238094@rudn.ru
Mondal Papiya

ORCID: 0009-0006-0337-7059



Miklukho-Maklaya str., 6, Moscow, 117198, Russia

1042235023@pfur.ru

DOI:

10.25136/2409-8698.2025.1.73062

EDN:

LIOOEP

评审日期

16-01-2025


出版日期

03-02-2025


注解: 衍生式人工智能的快速发展让人类见证了人工智能技术在能力和功能方面的重大变化,其强大的自学习、自我控制和进化能力也逐渐迎来了广义人工智能的新时代。 与此同时,它也表明人们将进入一个更复杂、更危险的智力系统。 生成型人工智能在主要媒体传播中的逐步和广泛应用为媒体领域和高风险任务提供了巨大的发展机会。 这项研究的主题是生成人工智能。 研究的对象是深入分析大众传播主要媒介中生成型人工智能的风险和管理轨迹。 本研究采用了基于文学分析、观察的方法以及预测和数据比较的方法的综合方法。 该研究的科学新颖性在于作者分析了主流媒体中与生成性AI相关的风险,即:数据隐私和安全,通过虚假信息操纵公众舆论的风险,以及公众对媒体的信 该研究的作者在政治领导,监管和技术,全球合作和素养方面提出了风险管理路径,为主流媒体中生成式AI的安全,可靠和健康发展做出了贡献。 随着人工智能技术的不断转变,这项研究非常有前途,并对媒体,风险,危险和道德问题领域使用人工智能的一般分析和研究池做出了科学贡献。


出版日期:

生成性,生成性, 人工智能, 媒体报道, 造谣, 科技界, 信任, 发展, 互动, 人类, 通讯