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联通师生网上生活，服务全方位育人******

　　习近平总书记在党的二十大报告中指出，“加强全媒体传播体系建设，塑造主流舆论新格局。”从2019年起，教育部先后分两批确定了北京大学、清华大学、北京市教委、上海市教委等30所（家）全国教育融媒体中心试点单位，各省教育主管部门也积极探索建设具有本省特色、符合本省高校实际、围绕本省教育高质量发展的高校融媒体中心。经过近三年的探索与实践，高校融媒体中心已经从机构设置、平台搭建、场地设施等基础建设阶段过渡到服务拓展、文化建设、校园治理等系统创新阶段。但由于受到主客观因素的制约，目前一些高校媒体融合机制尚不成熟，管理运行体制机制创新不够，财力物力和队伍素养还存在一些短板，高校融媒体中心建设还面临着巨大挑战。下一步，高校要立足“两个大局”，胸怀“国之大者”，站在政治和全局的高度，以全媒体视角和互联网思维审视和谋划高校教育新闻宣传工作，探索新时代“全程、全息、全员、全效”高校教育融媒体发展路径，牢牢把握全媒体时代教育新闻舆论工作主动权和主导权。

　　坚持“四全”媒体发展理念

　　习近平总书记在主持中央政治局第十二次集体学习时强调，全媒体不断发展，出现了全程媒体、全息媒体、全员媒体、全效媒体，信息无处不在、无所不及、无人不用，导致舆论生态、媒体格局、传播方式发生深刻变化，新闻舆论工作面临新的挑战。这为当前高校新闻宣传的突破发展、媒体融合的纵深发展提供了基本遵循。推动高校媒体融合发展，建好用好高校融媒体中心，必须深刻理解把握“四全媒体”的内涵，在拓展校园服务功能和研发融媒体产品的基础上，让平台在与师生的持续高频互动过程中，发现需求、了解需求、满足需求，使融媒体中心真正成为高校壮大主流思想舆论、加强网络思想引领、凝聚改革发展共识的重要阵地。要顺应“全程媒体”的趋势，重构新闻制作加工多样化流程，强化新闻传播的时效性和开放性，突破时空界限，打通采编发边界，提升优质内容生产能力；要基于“全息媒体”的视角，贯通传播载体，要强化技术赋能，丰富叙述视角和传播形态，突破新闻传播的物理样态；要按照“全员媒体”的要求，创新组织架构，适应网络传播“去中心化”特征，拓展矩阵构建，创新交互方式，实现由“受众”向“用户”的工作理念转变，由一对多向多对多的传播向度转变；要从“全效媒体”的目标出发，适应新闻传播分众化趋势，丰富表现手段，增加信息容量，深化垂直细分领域，提升传播效率，构建“融媒+育人”“融媒+文化”“融媒+服务”的发展模式。

　　创新内容生产传播模式

　　不管媒体生态如何变化，优质内容始终是其核心竞争力，增强内容生产能力，提升内容传播到达率覆盖面，是媒体融合的关键环节。要再造生产流程。高校融媒体中心要适应当前媒体内容生产、媒介形态、传播终端等专业细分的趋势，积极引入并不断完善采、编、发一体化系统，建立起总编协调、值班调度、部门沟通、采前策划等制度，搭建指挥调度系统、协同管理系统、全媒体内容管理系统和大数据中心，建设“多次多样采集、全媒体多元编辑、立体多渠道传播”的全媒体内容生产分发系统，实现云端化、数字化、全媒化、智能化。要强化内容生产。推进高校媒体深度融合，首先必须立足师生、校友、家长、合作者等受众群体需求，充分发掘自身新闻资源，策划生产受众喜爱的原创内容。其次要深度开拓区域垂直类内容产品，运用算法技术，加强数据挖掘，主动设置议题，引导受众需求，使自己成为高等教育领域最权威的内容生产者和供应方。同时，主动关注多元业态和精准服务，从移动化、社交化、分众化趋势出发，丰富多元供给，探索“融媒+育人、融媒+文化、融媒+服务”的互动模式，形成融媒体传播平台与师生网上生活社区的联通。要优化传播通路。完善渠道建设，强化技术应用，构建适应高校特点的立体传播模式是提升新闻宣传价值的基础，也是解决内容生产传播能力建设问题的重要路径。高校融媒体中心要增强技术赋能，借助人工智能、云计算等技术，实现推送的精准性和个性化，优化媒体融合传播生态。

　　优化保障支撑体制机制

　　媒体融合的新模式、新样态，要求高校不断优化组织保障体系，实现高校融媒体中心建设理念的迭代和组织架构的再造。要重构组织体系。全面对接融媒生产传播规律，组建采编中心、运营中心、摄影工作室、产品设计工作室、音视频工作室等适应融媒体发展的运行机构。以内容生产为关键点，突出目标导向，强化过程管理，构建矩阵式组织结构，加强采编发团队的系统整合，探索以内容创作为核心的项目制、工作室等组织运行体系，实现跨团队跨领域协作。要拓展融媒矩阵。媒体融合“去中心化”“分众化”的特点，需要我们在建设中充分调动各方面参与的积极性、创造性，从高校内部跨学院、跨处室、跨平台整合媒体经验丰富的业务骨干，强化选题策划，增强参与性和多样性，避免内容同质化现象。要借助互联网平台，丰富PGC（专业生产内容）与UGC（用户生产内容）内容接入形式，增强师生融入度，推进多屏融合，全方位打造传播矩阵。要强化保障支撑。融媒体产品生产模式和全媒体传播形态的革新，对高校新闻工作者提出了更高要求。培养适应媒体融合发展规律，具有互联网思维和跨媒介素养的创新型人才队伍，是支撑高校融媒体中心健康发展的根本力量。高校融媒体中心要加强队伍的融媒战略和媒介素养培训，使其既坚守教育新闻价值理想，又掌握现代生产传播技术，助力高校融媒体中心创新发展。

　　（作者：倪松涛，系江南大学副校长，江南大学互联网传播研究中心主任）

AI生成技术撼动艺术界 “魔法头像”让人欢喜让人忧******

　　【科技创新世界潮】

　　2022年似乎是人工智能(AI)突破性的一年，许多创新的AI产品投入市场。其中最受欢迎的产品之一是照片编辑应用程序Lensa，它能让用户创建类似动漫的数字肖像，该功能被称为“魔法头像”。近一段时间以来，Lensa凭借这些受欢迎的头像已跻身全球应用程序商店榜首，不仅如此，它在艺术界同样也成为了热门话题。

　　是什么让Lensa脱颖而出

　　这款于2018年发布的应用程序提供了一系列照片润色功能，例如，可通过使用滤镜和消除“瑕疵”来使自拍看起来更漂亮。最新版本的应用程序更新了“魔法头像”新功能。

　　用户通过手机上传10—20张脸部照片并支付一定费用，就能“委托”Lensa制作多达200张风格各异的AI肖像。

　　美国创业公司Stability AI今年8月开源了一个名为“稳定扩散”(Stable Diffusion)的AI模型，它可根据用户给定的文本生成对应的图像。根据美国在线科技杂志《How-to-Geek》的一份报告，它能让人们模仿不同的艺术风格，包括漫画、科幻、波普艺术和传统肖像画。而Lensa的这些肖像正是使用“稳定扩散”生成的。

　　澳大利亚《对话》杂志刊文称，如果“稳定扩散”是一个文本到图像的系统，那么Lensa似乎很不同，因为它接受的是图像，而非文字。这是因为Lensa最大的创新之一是简化了文本倒置的过程。

　　Lensa采用用户提供的照片，并将其注入“稳定扩散”的现有知识库，教系统如何“捕捉”用户的特征，以对其进行风格化处理。

　　使用者担忧隐私泄露

　　虽然“魔法头像”是一个有趣且令人印象深刻的功能，但它引发了人们对个人隐私和肖像权的担忧。人们担心该程序可能会在未经自己许可的情况下，通过将自拍作为AI模型的输入来创建个人的面部肖像。

　　此外，一些人质疑这款应用的价格，它要求最低支付6美元，或每年支付53.99美元才能使用个人照片创建AI图像。还有人担心，用户实际上是在花钱训练面部识别AI，并放弃了私人数据。

　　此外，该应用程序的创建者普里斯玛实验室此前曾因意外生成裸露的色情图片而陷入舆论旋涡，尽管该应用程序的政策是“禁止裸体”和“仅限成人”。该公司首席执行官表示，只有在AI被故意引导创建此类内容的情况下，才会发生这种行为，这违反了应用程序的使用条款。然而，正如美国科技类博客TechCrunch的报告中所述，一些人表达了对该应用程序被滥用的可能性以及它可能对用户的自我形象和身体形象产生影响的担忧。

　　除了存在非主动意愿生成色情内容的风险外，还有人担心AI可能被用来制造政治错误信息和扰乱教育。总体而言，Lensa AI应用提醒人们，AI技术仍处于实验阶段，如果监管不当，可能会产生意想不到的后果。

　　艺术家担心版权问题

　　Lensa AI应用程序及其“魔法头像”功能的流行，还引发了艺术家们的担忧，他们担心AI图像生成器的大范围使用会让他们丢掉饭碗。

　　根据美国媒体Futurism的报告，这种机器学习模型是在未经同意的情况下对图像进行训练的，个人或艺术家无法选择退出数据集。

　　然而，《对话》杂志文章表示，Lensa生成的图像借用了其他艺术家作品的创意，但不包含他们作品的任何实际片段。澳大利亚艺术法律中心明确指出，虽然单个艺术品受版权保护，但其背后的风格元素和理念却难以纳入保护范围。

　　西班牙漫画家兼插画家迪亚兹表示，AI只是将现有的东西进行非常空洞的混合。“如果你仔细观察，就会发现它背后没有任何意识。我真的希望人们能够理解我们(艺术家)在创作某些东西时所做的事情……希望人们会期待人类艺术。”

　　迪亚兹说：“我不反对人工智能，如果它是我们可以使用的工具，并且人们学会重视我们在工作中投入的东西，我认为它会很好。”

　　艺术的未来何去何从

　　《对话》杂志文章认为，虽然AI艺术模型在过去5年里取得了巨大进步，但它仍需要面对很多挑战。虽然它们作品中的文字是可识别的，但往往是无意识的。

　　还有一个明显的制约因素，那就是这些模式只能产生数字艺术。AI不能像人类那样用油彩或粉笔工作。就像黑胶唱片卷土重来一样，技术最初可能会创造出一种新的形式，但随着时间的推移，人们似乎总是会回到最高质量的原始形式。

　　最终，正如之前研究发现的那样，目前形式的AI模型更有可能成为艺术家的新工具，而不是创造性人类作品的数字替代品。例如，以AI生成的一系列图像作为起点，然后由人类艺术家进行选择和改进。这结合了AI艺术模型的优势(快速迭代和创建图像)和人类艺术家的优势(对艺术品的愿景，并克服了AI模型的问题)。这在需要特定输出的委托艺术的情况下尤为如此。

　　此外，还需要思考的是，选择不使用AI的艺术家可能无法跟上受AI加持的艺术家的脚步，而被时代抛弃。(科技日报 实习记者张佳欣)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）