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人工智能新闻出版的监管难点与优化路向 被引量:6

Difficulties in Supervision and Optimized Approaches in Artificial Intelligence News and Publication
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摘要 文章在对现有人工智能监管规制梳理的基础上,集中探讨人工智能新闻出版监管难点与症结,进而提出优化路向与对策。针对人工智能归责难、受众隐私保护难、智能算法公正难等难点,提出完善人工智能新闻出版监管应延循探索主体归责办法、建立多维互促监管模式、为人工智能"祛魅"与降低智能新闻生产偏见等优化路向,并进一步探讨了建立人工智能新闻评测体系框架与指标。 Based on a review of artificial intelligence (AI) supervision regulations available in China and abroad,this study discusses the supervision difficulties and cruxes in AI news and publication.It also proposes optimization approaches and countermeasures.To solve the difficulties in AI?imputation,audience’s privacy protection,and the justice of intelligent algorithm,it suggests that the supervision perfection of AI news and publication should be optimized by sustainably exploring imputation methods,building multidimensional mutually-promoting supervision mode,disenchanting AI,and reducing prejudices against AI news and publication.Finally,the framework and indexes in building an AI news evaluation system are explored.
作者 张波 ZHANG Bo(College of Culture and Tourism,University of Jinan,Ji'nan 250022,China;Postdoctoral Center,Shandong Radio and Television Bureau,Ji'nan 250062,China)
出处 《编辑之友》 CSSCI 北大核心 2020年第3期35-40,共6页 Editorial Friend
基金 国家社会科学基金艺术学项目“网络自制节目的文化构成与价值取向研究”(17CC186) 中国博士后科学基金第64批面上资助项目(2018M 640648) 山东省高等学校青创科技支持计划(2019RWH006)。
关键词 人工智能 新闻生产 监管难点 优化路向 artificial intelligence news production difficultiy in supervision optimized approach
作者简介 张波(1984—),男,山东菏泽人,济南大学文化和旅游学院副教授,山东省广播电视局博士后工作站与复旦大学博士后流动站联合培养博士后,主要研究方向:新媒体传播与影视文化研究。
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