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    “賽博格時代”的新聞模式:理論邏輯與行動路線圖
    2019-04-08 全球品牌網  喻國明

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    ——基于對話機器人在傳媒業應用的現狀考察與未來分析

    作者簡介:

    趙睿:中國人民大學新聞學院博士研究生。

    喻國明:教育部長江學者特聘教授,北京師范大學新聞傳播學院執行院長,中國人民大學新聞與社會發展研究中心主任。

    內容摘要:

    本文對人機協同技術在新聞領域的一種具體應用形式——“對話機器人”進行了考察。梳理了傳播模式的演進邏輯,以及不同階段所對應解決的傳播基本問題,從而外部驅動和內部需求兩方面得出了催生人工智能新聞的動因。并分析了對話機器人作為一種人工智能新聞的具體體現,在新聞生成、傳播、互動各個環節的應用現狀,進而歸納出對話機器人未來可能的滲透傳媒業的幾種進路。

    賽博格(Cyborg)是一個源于科學假設的概念,20世紀60年代,美國航空航天局科學家提出了一種想象中的,有機體與電子機器的相結合的改造生物,即“被加上外來元件,以便能適應新環境的生物組織”(Manfred & Nathan,1960),「1」為了描述這一設想,由“控制論”(Cybernetics)與“有機體”(Organism)的縮寫而組成的“賽博格”(Cyborg)一詞應運而生,而后被廣泛應用于科幻文學的創作之中。隨著科學技術的進步,在今天,人機交互技術已經成為可能并逐漸普及,Cyborg已經成為了廣義上人機協同的代名詞,成為了人工智能的一種具體存在形式。在傳媒業,賽博格也在正悄然改變著信息生產與傳播的模式。哥倫比亞新聞學院的數據新聞專家JonathanStray提出了“Cyborg Age”的概念(Jonathan Stray,2016)「2」,認為賽博格正在向新聞業進軍,并將取得勝利。

    對話機器人(Bot)作為一種人機交互的接口,是賽博格時代最直觀、最具體的展現形式。對話機器人使用便捷,授權簡單,界面清晰,即時交互等種種特性已經使其具備了成為一項日常技術的巨大潛力,并且區別于傳統的網頁、APP等,展現了豐富的資源集成和調配的可能。通過梳理對話機器人在傳媒領域的應用,可以借以探究在賽博格時代的人工智能新聞的發展進路。

    一、人工智能新聞誕生的外部動因

    考察一項技術對于傳媒業的影響,首先應予以考量的是傳媒業演進過程中,技術與傳播環境的伴生關系。根據社會學理論,隨著技術不斷拓展人類的生活半徑,社會結構發生了從“熟人社會”向“陌生人社會”再到“新熟人社會”的演變,在這一過程中,社會資源呈現結構化-原子化-再中心化的演進路徑。資源聚合方式的改變帶動了傳播模式的衍化,在技術驅動下,傳播模式呈現出了由Web1.0到Web4.0的發展邏輯。

    (一)熟人社會模式的資源結構化

    傳統社會是基于血緣和地緣組織的結合體,人們從事小規模生產,活動范圍狹窄,各自保持著孤立的社會圈子,形成了相對封閉的“熟人社會”(費孝通,2007)。「3」在這一的社會結構下,集體主義是極為重要的社會價值標準,遵循著人情、面子、信任和規則等“內部化機制”(宋麗娜,2009)「4」促成了穩固的社會圈落結構。為了保障公共事務的有效運行,基于“差序格局”的社會關系網絡結構被建立,組織機構(如宗族組織)成為社會交往的重要載體,掌握著強大的資源凝聚和調配的能力。在互聯網勃興之初的傳播資源分配就是這樣一個近于“熟人社會”的結構:Web1.0時代,信息從生產到傳播各環節都實現了資源的大規模聚合,但這一過程依賴于專業化、組織化的傳播機構,而個人卻受制于資源“差序格局”的封閉性,要接觸新的社會資源也必須借由組織完成。這一階段資源調配的主體是機構,機構信息生產能力的高低直接決定了人們所獲取信息水準的優劣。在這一階段,門戶網站成為互聯網傳播的絕對主力,顯示出了組織傳播的強大資源聚合能力。

    (二)陌生人社會模式的資源原子化

    隨著社會技術的發展,社會的流動性增大,個體的行動空間得以大大擴展。絕大多數社會行為發生在互不相識的陌生人之間,基于技術打造的社會半徑構成了人們賴以生存的“陌生人社會”(弗里德曼,2005)。「5」社會半徑的擴張使得組織的重要性被降解,“中間組織”這一重要的社會聯結機制解體或失缺,個體呈現孤獨、無序互動的“社會原子化”狀態(田毅鵬,2012)。「6」在這樣的社會狀態中,個人成為了社會生活的基本主體和基本單位,個體所承載的社會資源被激活。這種基于技術半徑的“弱連接”也是Web2.0時代傳播資源配置的重要方式,資源的調配主體變成了個人。個人對信息的生產、呈現、傳播能力都得到了極大提升,傳統專業機構反而逐漸失去了優勢地位。基于對個人資源的激活和對社會關系的重構,社交媒體成為了此階段最為重要的傳播渠道。但與此同時,在熟人社會中,人們的選擇依賴既有經驗,而在陌生人社會中,交往心理則依賴技術權威。因此意見領袖的地位更加凸顯,因此個人化的表達盡管豐富,但總體上仍呈現一種無序的、碎片的、不平等的傳播格局。

    (三)新熟人社會模式的資源再中心化

    價值碎片的體量越來越大之后,如何利用這些被閑置的碎片資源則成為亟待解決的問題。互聯網打破了交往的邊界鴻溝,弱關聯與強關聯之間的界限變得模糊,這使得資源被高度整合利用的 “新熟人社會”成為可能。新熟人社會社會既包含了傳統熟人社會的某些社會關系,同時又通過現代社會分工的力量擴展了傳統熟人社會(蘇汶琪,2014),「7」具體表現為基于興趣、愛好的圈屬群落和基于工具理性、契約精神的社會聯結并行不悖。“陌生人社會”的社會原子化呈現的是一種不穩定的、分散的社會狀態,而“新熟人社會”中的傳播邏輯則是資源的再度聚合。這一聚合過程可以分為兩個階段,第一階段是Web3.0傳播邏輯下的組織資源聚合。以大型科技公司為代表的組織機構力用資本、產業和技術的力量,對個人被激活后的資源形成結構化的利用,將一個個分散的價值碎片聚合成為有效的資源。但在這一階段,對分散資源整合利用的技術是稀缺品,個人的影響能力有限,因此資源獲取和調配的主體再次回歸為組織機構。在這個傳播過程中,機構的出發點是利己,對于社會福祉的促進只是其附加產值。第二階段是Web4.0傳播邏輯下的個人資源聚合。以人工智能為代表的技術手段的興起徹底改變了資源聚合的格局和方式。一方面,資源易得性大大提升。為了追求自身利益,大科技公司致力于將技術融入用戶的生活化應用,比如將人工智能的算法應用于游戲、購物等體驗中,或者利用人工智能直接生產、傳達信息,如VR新聞的制作等,這客觀上促進了技術門檻的降低,為個人再度提供了掌控資源的可能。另一方面,資源的豐富性大大提升。“云”技術的應用使得大體量的資源生產、共享得以實現,普通人也擁有了獲取和調動大量資源的能力。因此在這一階段,個人重新成為傳播的技術主體。而以人工智能為主要技術依托的Web4.0傳播也成為當前傳媒研究中十分值得重視的問題。

    二、人工智能新聞發展的內部訴求

    信息生產模式的變革不僅有技術變革的客觀性驅動,也有解決不同階段的傳播訴求的主觀動因。根據Web X.0傳播模式中主體由“組織—個人—組織—個人”的發展進路,可以將各階段訴求的核心歸納為“4C要素”,即 “內容(Content)—渠道(Channel)—連接(Combination)—個性(Character)”。這四項傳播要素對應著不同傳播模式發展過程中需要解決的基本問題。

    (一)傳統組織化信息生產解決內容(Content)稀缺

    Web1.0時代,組織化、機構化的信息傳播模式與傳播行為是圍繞“內容(Content)”這一核心訴求開展的。傳統的傳播環境受到生產力限制,信息生產、傳播的成本相對較高,信息是稀缺資源。人們對于信息的延伸訴求也相對局限,只著重于關注內容本身的生產和傳播。網絡傳播的最初階段以機構為主體的新聞生產所要解決的核心訴求就是內容稀缺性的問題。Web1.0時代,個人對于資源的獲取和調動能力較低,不得不將傳播的某些環節讓渡于組織化、機構化的新聞生產單位,通過內容付費或“二次售賣”等方式有償獲取信息。這一階段,專業機構借助超級鏈接、海量存儲、搜索引擎等技術,形成內容集成的中心,為普通個體獲取信息提供了更廣泛的接口。盡管其傳播的本質仍然是傳統媒體的延伸,但支持社會交往格局產生重大變革的“硬件系統”已經搭建完畢(喻國明,李瑩,2008)。「8」

    (二)被激活的個人資源突破渠道(Channel)制約

    Web2.0時代,內容稀缺性的問題已經徹底得到解決,而隨著資源配置權力進一步下沉,用戶開始不滿足于簡單信息的獲取,而是產生了自我表達的訴求。與此同時,移動終端的發展帶來了傳統媒介“渠道失靈”的問題,原有傳播渠道已經不能滿足現實的傳播需要。因此,這一階段傳播模式的關鍵是對傳統傳播渠道(Channel)的突破。一方面,渠道的數量和形式得以拓展,社會化媒體為普通用戶提供了開放的公共領域和直接的發聲渠道,使用戶的內容生產潛力被激活,機構的重要性被降解,個人成為了信息生產和傳播的主體;另一方面,渠道的邊界日益模糊,許多非媒體背景的集成平臺,比如交易平臺、服務平臺也在一定程度上“媒介化”(彭蘭,2016),「9」成為了承載大量外延價值的信息傳播渠道。

    (三)新組織化信息生產連接(Combination)價值碎片

    Web2.0時代形成了個人資源被激活后的去中心化傳播格局,但其本質是一種碎片化的價值結構,大量的分散資源依然處于閑置狀態。只有資源被聚合,將價值碎片有機連接才能夠產生可被利用的價值。因此在Web3.0時代,碎片資源的連接(Combination)成為了信息生產的核心問題。機構再度成為信息生產的主體,“平臺型媒體”(喻國明,何健,葉子,2016)「10」承擔了整合者的角色,進行了分散資源的再中心化。無論是綜合了不同的媒介形態的融合媒體平臺,還是媒介與其他產業融合而生“泛媒化”(彭蘭,2016)「11」平臺,都是整合資源、提供服務的具體方式,傳播結構也呈現出依托關系網絡的新型賦權范式。

    (四)人工智能塑造“千人千面”的個性(Character)定制

    在過去,技術的使用一向是對人類自身肢體的改造,工具幫我們超越自身肢體的極限,賦予人類其他生物才具有的能力,比如利用飛機讓人飛翔。但人工智能的技術邏輯則是對人類本身能力的回歸和深耕,傳感系統、虛擬現實技術、機器算法等多種技術都是為了突破時空限制,甚至突破人機限制,更加真實、類人化地呈現人類本身感知事物的方式。這使得人工智能信息生產所追求的核心要義就是滿足不同用戶的個性(Character)需求。一方面,要滿足用戶在網絡上所展露的“第二自我”(Second Self)「12」的個性化特征。在網絡中,人們進行互動、自我展示、信息傳遞都是借由數位的“第二自我”的形式呈現的,這種自我只是真實自我的部分展示,但與線下的真實自我一樣需要表露、裝扮和維護,也具有“千人千面”的個性特性。在Web4.0時代的信息生產與傳播環節中,大數據所搜集的用戶資源集合,很大一部分數據就是基于這種線上身份的“第二自我”的個性化表達,個性推送的信息分發渠道,虛擬現實、增強現實等信息展現方式都是為了這個“第二自我”提供更好的、更為精準的用戶體驗

    另一方面,要滿足信息傳播“最后一公里”的個性化需求。信息傳播的最后一公里是信息由媒體到受眾的通路,不同用戶對于通路的選擇也存在較強的個性化區分。人類學家Amber Case提出了“技術社會蟲洞”(Technosocial Worm Hole)的概念,用來描述科技工具將時空距離壓縮得越來越緊密,使得位于不同時空的信息傳播者和接受者之間的區隔被無限壓縮折疊的現象。(Amber Case,2010)「13」在Web4.0的信息生產中,基于場景連接的人工智能技術就是打造了這樣的“蟲洞”,人機協同的賽博格營造了現實空間與虛擬場景的并存和交疊,塑造出無限趨近真實、接近生活的傳播場景,使得信息傳播的最后一公里極大地貼近了用戶。

    三、對話機器人在新聞的應用

    值得注意的是,內容、渠道、連接、個性四個基本要素的并非獨立存在的,而是逐步疊加于整個傳播模式的演變過程中。在賽博格時代,為用戶提供資訊服務時,這四個要素需要落實在信息生產、傳播、反饋的各個環節中。賽博格展現了一種人工的“集體智能”(CollectiveIntelligence)(Flew.T,2007),「14」對話機器人作為一種可以聯結人類智慧與計算機學習的工具,是賽博格的一種具體應用形式,在新聞領域展現了人工集體智能應用的可能進路。

    (一)新聞生產:人工集體智能的信息集成

    在新聞信息生產中,一些媒體的對話機器人承擔起了收集新聞線索的任務。2016年4月,新聞聚合網站BuzzFeed推出了對話機器人Buzzbot,用戶可以通過與Buzzbot對話提供新聞素材,通過后臺的整合聚類推送給新聞編輯以篩選有報道價值的選題。與此同時,對話機器人還能夠通過采集用戶的意見,對新聞報道形成輔助作用。除了用戶主動提供新聞線索外,當用戶打開與Buzzbot的聊天界面時,它會告知用戶它在為某一條新聞搜集新聞素材,并詢問用戶一系列問題。專門的團隊會對后臺收集到的信息進行處理,并同現場的記者保持聯系。「15」《華盛頓郵報》也開發了一個叫Feels的機器人,在2016年美國大選期間,Feels每天會向用戶提供5個emoji表情,讓用戶選擇自己傾向,從而收集選舉相關數據,以捕捉美國選民的態度變化。「16」早期機器新聞寫作通過社交網絡等途徑抓取關鍵詞,通過機器算法進行新聞寫作,新聞生產迅速而海量,對話機器人的優勢則在于與受眾的互動更為直接,形成了人類智慧與計算機學習的相互補充、相互延伸,從而拓展了公民新聞實現的具體形態,對新聞生產的個性化、精細化、準確化提供了良好的輔助。

    (二)新聞傳播:從“看”新聞到“聊”新聞

    除了提供新聞內容外,對話機器人還是一種全新的新聞傳播渠道。對話機器人使得觀眾對新聞的獲取方式由直接接收的“看”新聞進階到間接獲取的“聊”新聞。數字商業新聞網站Quartz在今年2月上線了以人機對話的方式推送新聞的客戶端。與傳統的看新聞不同,Quartz界面是個單純的對話窗口,打開后Quartz會用聊天式的口吻向讀者推薦新聞。當讀者看到感興趣的話題時,可以點擊窗口下面的選項進行追問,了解更多細節。Quartz推送的所有內容經過人工編輯實現選擇和編輯,用戶與Quartz的互動則是由機器算法完成。「17」用戶在層層撥繭抽絲的過程中有選擇性地獲取信息,相較于海量信息推送,這種間接的推送方式反而提升了用戶信息獲取的效率,實現了精準化、個性化的新聞定制。

    一些傳統媒體機構在對話機器人的新聞推送方面也作出了相應嘗試。以CNN在Facebook Messenger推出的聊天機器人為例,該機器人每日根據讀者輸入的興趣記錄,推送一組個性化推薦新聞,此外,輸入不同的關鍵詞,也可獲取該主題的一組新聞。CNN的機器人還在界面下方設置了讀故事、了解梗概、向機器人提問三個選項,方便用戶進一步獲取更多新聞。同時,CNN還計劃與個性化網絡內容推薦引擎Outbrain進行深度合作,讓機器人能夠熟練對相同的詞語在不同意境內進行意義的轉化,提升機器人與用戶交互的流暢度。「18」可以預見的是,未來將語音識別、情緒識別等技術可以被逐步納入到對話機器人的功能中來,進一步提升機器人與受眾互動的深入,這種對于受眾特征探究能力的加強也會為未來的新聞信息的生產傳播帶來更多的便利。

    (三)新聞互動:場景沉浸中的體驗與解讀

    對話機器人新聞與其他的算法技術的最大區別在于機器與人的直接互動。對話機器人絕不是簡單的推送新聞給讀者,而是可以跟讀者閑聊、甚至可以對讀者說的一些新聞做出帶有感情色彩的評判。這種互動性體驗營造出了一個虛擬的交互場景,同時也可以實現真實場景的信息連接與資源聚合。

    1.對話機器人提供了虛擬場景的接入口徑

    對話機器人提供的交互場景的切入口是十分自由的,觀眾自主性極大,這種基于“我需要”的心理進行的信息獲取活動,大大提升了受眾的參與感。同時,對話機器人與社交媒體、即時通訊媒體的結合使得其易得性也大為增強。而且相較于APP,對話機器人更易于安裝,也易于開發,更易于用戶的使用,用戶只需要下載就能直接使用,不需要經過學習心理認知的工作,因此,受眾的中心地位被確立,更便于以個人為中心構建場景,應用場景也更為豐富。

    對話機器人提供的場景越來越趨近于真實。隨著人工智能技術的進步和整合運用能力的提高,對話機器人所運用的符號將更加豐富多元,呈現的面貌將更加逼真,營造交互場景的能力也將越來越強大,觀眾的感官體驗也日趨豐富。2016年10月,中國日報實現了首例人工智能視頻采訪。日報記者赴尼泊爾對一位名叫Bhumika的變性者的進行了視頻采訪,然后利用語言識別技術、面部識別技術等多項人工智能技術,完成了Bhumika虛擬視像對話機器人的制作。這個虛擬影像如同真人一樣,擁有足夠的思維能力,可以通過現場直播的方式全天候、全方位地回答全球受眾的提問。對話機器人的呈現方式從文字拓展到影像和聲音,對觀眾感官的激活將更加直接而鮮活,其場景入口的能力也在逐步加強。「19」

    2.對話機器人促進了現實場景的資源聚合

    如前文所說,Web4.0的傳播邏輯是以個人為中心的資源調配和聚合。而一大批功能性的對話機器人對于資源的配置方式正是這種以個人為中心的資源聚合。蘋果的Siri可以幫助用戶規劃日程,亞馬遜的Alexa可以推薦音樂……對話機器人就像一個能夠延展受眾的觸角的智能個人助理。一方面,對話機器人可以植入現實場景中,通過移動互聯網絡,在各個場景建立“信息獲取”與對應需求的連接。過去的以APP,搜索引擎為基礎的信息聚合是將信息陳列在瀏覽器或客戶端中,人們輸入搜索需求再獲取信息,屬于信息與信息的連接。而實際上,用戶對信息需求是無處不在的,對話機器人就是基于這一考量,將信息獲取植入現實生活場景中,實現了人與信息的直接連接。比如Google推出的一系列移動人工智能服務,GoogleAssistant, GoogleHome, GoogleDrive等,都是基于工作、駕駛、家庭生活等具體場景的植入,重塑了信息獲取的入口。

    四、對話機器人與傳媒業的未來接口

    Web3.0時代,科技公司搜集大數據并加以處理,得到關于用戶的信息、偏好等一系列信息,進而輔助于生產、營銷的使用。而對話機器人省略了中間步驟,資源的的轉化與利用效率更為直接,尤其是對于用戶信息資源的掌握優勢尤為突出。這為傳媒業媒介融合與經營模式轉型提供了更多可能進路。

    (一)對話機器人帶來社交媒體跨界與多元變現

    在傳媒領域,除了新聞媒體自己開發的對話機器人可以直接用于新聞的生產、傳播、反饋外,對話機器人的重要載體就是社交網站。對話機器人的介入也為社交網絡的變現方式提供了更多可能。一方面對話機器人為社交網絡廣告投放提供了參照。社交網絡,尤其是移動社交的重要盈利收入來自于廣告投放。但與此同時,廣告過多卻將影響用戶體驗。在現代商業環境下,根據《選擇的悖論》作者Barry Schwartz所言,過多的選擇自由并不一定會帶來更高品質的生活,反而會產生更多的困窘。「20」但在對話機器人的使用中,經過對會話內容及會話模式的不斷研究,對話機器人可以更直接地洞悉用戶喜好,甚至預測客戶的需求。因此,結合對話機器人對用戶偏好的把握,實現精準推廣,可以減少社交網絡上的廣告轟炸。

    另一方面,對話機器人正逐步取代許多消費App的功能,降低了社交網絡導流至商業網站的成本,變現方式更為直接。早在此前,蘋果公司的戰略布局就體現出了借助移動設備行業從App經濟向Bot經濟過渡的勢頭,在iOS10上線之時專門為iMessenger推出一家機器人應用的商店。在Facebook的Messenger開放平臺上,用戶數量已將達到十億,進駐的商家對話機器人已經超過三萬多家。一些傳統的電商也加入其中,比如eBay的投放的智能個人購物助手ShopBot就可以幫助購物者通過聊天對話的方式選擇合適的商品。同時,Facebook Messenger還增強了對話機器人的智能分析功能,可以根據用戶公開分享的內容分析受眾特征,這些都為社交網絡的變現和商業轉化提供了很好的輔助。「21」

    (二)對話機器人帶來的創意開發與場景消費

    在Web4.0以個人為中心的場景集合下,個人對資源的調動和集成利用能力都非常高,內容、渠道、技術等都不再是服務提供方應該追求的目標,只有能夠契合用戶某一特定需求的產品才能殺出重圍,因此,創意開發成為了最值得關注的領域,對話機器人與用戶直接溝通,最能夠把握用戶需求,如何提煉其中的有效信息,將內容服務拓展到更多的社會服務和商業服務,將是未來創意產業的重要考量。

    與此同時,在Web4.0的傳播邏輯中,數據也進入了一個“快消”時代。海量的數據能存起來固然很好,但是能用社會化且高效的方式迅速消費數據,將其轉化為直接的資本才是數據集成最主要目的。在營銷上來講,增加品牌持續曝光,將大把流量更快、更有效地轉化成消費是增長的關鍵。這一邏輯提供了場景消費升級的可能性,而隨著對話機器人帶來的交互方式的升級,購買消費有了新的入口,降低用戶購買門檻,并且開啟更多消費場景成為了促成交易行為的重要力量。注釋:

    「1」Manfred E. Clynes& Nathan S. Kline. Cyborgs and Space.Astronautics, September 1960.pp.26–27 &74-75.「2」Jonathan Stray. The age of the cyborg. Columbia Journalism Review. http://www.cjr.org/analysis/cyborg_virtual_reality_reuters_tracer.php.「3」費孝通:《鄉土中國》,上海出版社2007年版,第9頁。

    「4」宋麗娜:《熟人社會的性質》,《中國農業大學學報(社會科學版)》,2009年第2期。

    「5」[美]弗里德曼:《選擇的共和國》,高鴻均等譯,清華大學出版社2005年版,第86頁。

    「6」田毅鵬:《轉型期中國城市社會管理之痛——以社會原子化為分析視角》,《爭鳴與探索》,2012年第12期。

    「7」蘇汶琪:《新熟人社會何以可能——兼評<無訟的世界:和解理性與新熟人社會>》,《中山大學法律評論》,2014年第2期。

    「8」喻國明、李瑩:《“web圓桌”的演進及其社會效應——關于“webX.0”發展邏輯闡釋》,《新聞與寫作》,2008年第10期。

    「9」彭蘭:《正在消失的傳媒業邊界》,《新聞與寫作》,2016年第2期。

    「10」喻國明,何健,葉子:《平臺型媒體的生成路徑與發展戰略——基于Web3.0邏輯視角的分析與考察》,《新聞與寫作》,2016年第4期。

    「11」彭蘭:《萬物皆媒——新一輪技術驅動的泛媒化趨勢》,《編輯之友》,2016年第3期。

    「12」Second Self.http://cyborganthropology.com/The_Second_Self.「13」Amber Case. We Are All Cyborgs Now.http://www.ted.com/talks/amber_case_we_are_all_cyborgs_now.「14」Flew.Terry.New Media: An Introduction. Oxford University Press, 2007, p. 21.「15」「17」「18」《在人工智能和新聞的結合上,國外媒體已經飛起來了?》,36氪,zhttp://36kr.com/p/5058392.html。

    「16」The Washington Post’s bot for Messenger to capture how people feel the final days of the 2016 election.https://www.washingtonpost.com/pr/wp/2016/10/20/the-washington-posts-bot-for-messenger-to-capture-how-people-feel-the-final-days-of-the-2016-election/?utm_term=.aded085e9258.「19」《中國日報實現世界首例人工智能視頻采訪》,中國日報網,http://cn.chinadaily.com.cn/2016-10/04/content_26970683.htm.「20」[美]巴里·施瓦茨:《選擇的悖論》,梁嘉歆等譯,浙江人民出版社2013年版,第26頁。

    「21」《機器人經濟發展速度已大大超越app經濟?Facebook似乎又賭對了》,36氪,http://36kr.com/p/5052996.html.

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