问题驱动的大单元教学 引领城中村学校走上示范校之路

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在王资凯看来，媒体从业人员要想不被AI替代，需要保持开放心态和对新工具的敏感性。“新的工具层出不穷，今天的生成式工具，性能有可能比两年前的第一代GPT性能强十倍，速度可能强百倍，上下文阅读能力可能涨成千上万倍，但应用价格比当时低了十倍。在技术全面提升和跃进的大时代，如何利用好这些工具去服务新闻媒体从选题、采编、数据整理收集，到最后成稿、分发的全流程，可能是每个从业人员未来一段时间内要关注的主题。”

“今年以来，复旦在各专业开设了AI大课。昨天我的课程刚结业，我发现一学期下来，学生的感受并不是更悲观，反而是更自信。他们意识到，有两个东西不会被AI替代。一是真正到达现场、洞见现场，AI虽然可以收集信息，但不会像人一样对现场有深刻的洞察。二是基于情感和创意的创造力，这是AI无法取代人的部分。同学们一边积极应用AI，一边跟老师探讨人不可取代的创造力在AI时代怎么延续和放大。”张志安以在复旦授课时的观察举例说道。

张志安表示：“生成式人工智能加速发展后，在传媒行业主要有两个命题。第一，内容生产方面，如何把更多劳动力解放出来，更好地实现效能提升。第二，如何寻找新的应用场景，通过‘人工智能+传媒’的方式实现变现。”他表示，今天从生产效能的角度，生成式人工智能在内容领域带来更大赋能，对传媒业来讲，根本使命职责是内容生产，要用AI创新更好的应用，做出更好的作品。此外，不仅要关注自身的传媒业内容生产和效能提升，还要看AI如何影响内容生态以及平台生态系统。

“生成式人工智能导致互联网上的内容呈十倍、百倍地产生，打破了过去内容生产和分发的扎克伯格定律。这对媒体人来说会产生很大的影响。”王资凯表示，当媒体行业的诸多生态发生改变，有两大指标值得从业人员格外关注，一是内容生产效率，即到底有多少用户能够接入到内容经济里，不断产生各种各样的新内容。二是内容传播速度，即有多少分发渠道，分发渠道里内容之间的互动能产生怎样的效率提升。

“当前社交平台上有一些内容加工和搬运团队，会对专业新闻内容进行洗稿和改写，再通过各种通道二次分发，这种动作的本质是对传统媒体流量的劫持，导致高质量内容的阅读量反而在降低。有没有可能通过人工智能技术建立起更好的分发通道、更好的采编机制，制作更多高质量内容提供给一线读者？这是媒体从业人员应该主动关注的现象。”王资凯如是说道。