｜热点押题专栏简介
答题框架积累
Chat GPT在新闻传播行业的可用性/应用场景 相较于传统编辑记者，Chat GPT的局限性 AIGC在新闻业应用 生成式人工智能给新闻业带来的机遇与挑战 大数据对新闻业影响 算法推荐给新闻传播业带来的机遇与挑战，并谈谈如何管理算法 Sora将给传播领域带来的影响 VR/AR在新闻业中的应用 6G时代新闻传播业的新样态
生成式人工智能给新闻业带来的机遇与挑战
算法推荐给新闻传播业带来的机遇与挑战，并谈谈如何管理算法
Sora将给传播领域带来的影响
答题语料积累
马歇尔·麦克卢汉：“一切技术都是媒介，一切媒介都是我们自身的外化和延伸，每一种技术都创造一种环境” 保罗・莱文森:“任何技术都是刀子的翻版” 海德格尔：“技术是时代的座驾，然而能够驾驭技术从而影响时代进程的，永远是有主体意识的人” 喻国明：Sora的意义在于：首先，众内容生产从以文本为基础的单模态升维到以影像为基础的多模态，个体的主体意义得到极大增强；其次，人类的认知、学习、沟通将进入全新的场景体验时代；最后，全新场景体验意味着能够借此建立粒度更细、自由度更高、可供性更强的价值连接。 彭兰：ChatGPT的兴起，促使人们对智能时代传媒业的走向、媒体人的命运有了更多关注，尽管目前的ChatGPT不能替代媒体人，但未来技术将如何发展，我们未必能作出明 确判断。但可以确定的是，如果媒体与媒体人想要继续生存下去，就需要在人文的坐标上寻找自己的价值。
思维拓展
算法个性化推荐一定会带来信息茧房吗？
桑斯坦提出的“信息茧房”，是基于美国两党政治的语境对新技术降低政治信息多元化以及政治信息极化的忧虑，其内涵是：用户只关注自己选择的内容、使自己感到安慰和愉悦的传播世界，如同置身于蚕茧般作茧自缚。当前，并无经验证据证明算法个性化推荐必然会导致“信息茧房”。可以具体分析该观点理由，例如：信息茧房假说本身：被泛用且并未被证实；信息茧房原因：源于个体差异化的选择性心理；信息茧房趋势：互联网海量信息差异化的必然结果；信息茧房解法：算法推荐系统及其机制优化的可能性。
什么是“量化自我”？
量化自我的概念最早见于2007年，由《连线》杂志主编Kevin Kelly和技术专栏作家Gary Wolf共同提出，指的是个体通过可穿戴设备和传感器技术收集关于个体自身的数据，经由这些数据追踪、量化、探索、反思自我，并借助相关技术进行数据分析、模式识别、可视化以期达到认识自我的目的。量化自我的应用：从量化身体到量化生活；量化自我的两面性：认识自己与焦虑生成；破解量化自我的迷思：反思新人机关系
VR/AR/MR特征对比
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