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《邱勇调研新闻与传播学院:抓住机遇、 与时俱进、 提升学科影响力》

  • 来源专题：高校动态信息监测平台
  • 编译者： xuwenwhlib
  • 发布时间：2017-05-11

  • . 一起分享。 首页-要闻聚焦-时讯快递-宣传邱勇调研新闻与传播学院:抓住机遇、 与时俱进、 提升学科影响力。 （记者徐静） 5月8日清华新闻网5月9日电，校长邱勇、校党委副书记邓卫一行前往新闻与传播学院就学院规划、人才引进、融媒体建设等进行调研。 邱勇充分肯定了新闻学院教学、科研和实践教育等工作"目标明确、定位清晰、创新性强、充满活力"。邱勇表示、 清华大学在2017年将继续推进教育教学改革、人事制度改革、 加快"双一流"建设步伐，推动清华迈向"更创新、更国际、更人文"、 希望新闻学院抓住历史机遇、 与时俱进、 加快发展。 邱勇在调研座谈会上讲话。记者张宇摄座谈中、 邱勇对新闻学院未来发展提出了四点要求:首先、 加强师资队伍的培养建设、 加大人才引进力度、 推动教师队伍水平的整体提升。第二、 深入分析新闻传播领域所面临的新形势、新局面、 做好规划、 为学科长远发展奠定坚实基础。有什么好处、 进一步细化学院和专业的长远目标、 明确阶段性工作定位、 将目标计划明确为具体的行动举措、并稳步推动落实。能，利用好现有技术设备和终端平台，探索新的渠道和...

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    • 来源专题：一流高校动态监测服务
    • 编译者：Jiajia
    • 发布时间：2020-03-31
    • 2020年3月1日，由上海交通大学媒体与传播学院倡议，联合了全国16所新闻传播院校和15所医疗卫生机构的专家学者共同发起创办的“灾难医学传播联盟”（以下简称联盟）正式成立。 2019年年末的新冠病毒疫情所呈现的医学传播问题，引起了广泛关注，包括各种医学科普谣言、主流媒体的宣传痛点、信息传播的不及时、公众媒介素养和医疗健康知识的匮乏等等，显示出媒体在传播医疗卫生信息方面存在的困难和短板。因此，十分有必要促进传播界与医学界的交流与合作，提升我国在医学传播领域的研究水平与业务能力。 上海交通大学媒体与传播学院副院长李晓静和联合倡议人上海市东方医院灾难医学研究所常务副所长王韬介绍，今后联盟将主要从以下三方面来推进重大公共卫生事件中的传播研究和实践：第一，促进高校、媒体、医院及相关政府部门在医学传播领域的交流与合作，不断提升学术研究水平；第二，协助国家更好地应对公共卫生灾难，引导媒体和传播业界在医疗卫生领域发挥更好的作用；第三，注重研究的实际社会效益，服务健康中国战略。在疫情结束后，联盟拟举办一年一度的主题论坛，汇集相关专家学者深入交流，进一步打通高校、医疗卫生系统以及相关职能和管理部门之间的沟通渠道，开展实质性的医学传播科研合作。
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    • 编译者：王传清
    • 发布时间：2024-02-22
    •   生成式人工智能软件ChatGPT已成为2023年的热门话题。作为一个令人惊叹的人类模仿者，它开启了全新的研究时代，但也带来了潜在的风险。   它参与撰写科学论文，有时甚至悄无声息。它不仅为演讲、拨款提案和课程制定大纲，编写计算机代码，还成为了研究想法的传播者。然而，它也曾编造参考文献，捏造事实，甚至发表过激言论。重要的是，它已经引发了人们的无限想象：ChatGPT时而顺从、时而引人入胜、时而寓教于乐、时而甚至令人生畏，它扮演着对话者所期望的任何角色，有些甚至是他们未曾设想过的。   为何要将一个计算机程序列入2023年影响科学的人物名单？ChatGPT并不是一个人。然而，在过去一年里，它在诸多方面对科学产生了深远而广泛的影响。   ChatGPT的目标是以其训练数据的风格继续进行似是而非的对话。然而，在这个过程中，它和其他生成式人工智能（AI）程序正在改变科学家的工作方式。它们还重新引发了关于人工智能的局限性、人类智能的本质以及如何最好地规范两者之间互动的争论。这便是为什么今年的Nature’s 10榜单中增加了非人类成员。   一些科学家早已意识到大型语言模型（LLM）的潜力。然而，对于许多人来说，2022年11月ChatGPT作为免费使用的对话程序发布后，才迅速揭示了这项技术的威力和缺陷。该程序由加利福尼亚州旧金山OpenAI的研究人员创建，其中包括Ilya Sutskever，他也是Nature’s 10之一。它建立在一个拥有数千亿个参数的神经网络上，该网络是在一个巨大的在线书籍和文档语料库上训练出来的，估计耗资数千万美元。此外，还雇用了大量员工来编辑或评价机器人的回复，进一步提升机器人的输出。今年，OpenAI已升级ChatGPT的底层LLM，并将其与其他程序连接起来，使该工具能接收和创建图像，并使用数学和编码软件提供帮助。其他公司也纷纷推出了竞争对手程序。   对于一些研究人员来说，这些应用程序已经成为无价的实验室助手——帮助总结或撰写手稿、润色应用软件和编写代码。马萨诸塞州波士顿哈佛医学院从事人工智能医学研究的Marinka Zitnik表示，ChatGPT和相关软件可以帮助人们集思广益，增强科学搜索引擎，找出文献中的研究空白。Zitnik补充说，以类似方式对科学数据进行训练的模型可以帮助建立指导研究的人工智能系统，也许可以设计出新的分子或模拟细胞行为。   然而，这项技术也充满危险。自动对话程序可能会帮助作弊者和剽窃者；如果不加以控制，它们可能会对科学知识造成不可逆转的破坏。未公开的人工智能内容已经开始在互联网上传播，一些科学家已经承认使用ChatGPT生成文章，但却没有对此声明。   此外，还有错误和偏见问题。这些都源于生成式人工智能的工作原理。LLM通过映射语言的相互联系来建立一个世界模型，然后从这个分布中抽取可信的样本，但没有评估真假的概念。这导致程序在训练数据中重现历史偏见或不准确之处，并编造信息，包括不存在的科学参考文献。   华盛顿大学西雅图分校的计算语言学家Emily Bender认为，很少有合适的方法来使用她所说的“合成文本挤压机”（synthetic text-extruding machines）。她说：“ChatGPT对环境的影响很大，而且存在问题性偏见，会误导用户认为其输出来自于人。此外，OpenAI还因窃取数据而被起诉，并被指控存在剥削劳动力的行为（以低工资雇佣自由职业者）。”   LLM的规模和复杂性意味着它们本质上是“黑盒子”，但当它们的代码和训练语料不公开时，就很难理解它们为什么会产生这样的结果。以ChatGPT为例，其训练数据集本身就是一个黑盒子。开源LLM运动正在发展壮大，但到目前为止，这些模型的能力还不如大型专有程序。   一些国家正在开发国家人工智能研究资源，让大公司之外的科学家也能构建和研究大型生成式人工智能。但目前仍不清楚监管能在多大程度上迫使LLM开发者披露专有信息或建立安全功能。   没人知道类似ChatGPT的系统还能提供多少能量。它们的能力可能还会受到计算能力或新训练数据的限制。然而，生成式人工智能革命已经开始，而且没有退路。
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