Artificial Intelligence (AI) is transforming all fields of knowledge and production. From surgery, autonomous driving, to image and video creation, AI seems to make possible hitherto unimaginable processes of automation and efficient creation. Media and communication are not an exception, and we are currently witnessing the dawn of powerful AI tools capable of creating artistic images from simple keywords, or to capture emotions from facial expression. These examples may be only the beginning of what can be in the future the engines for automatic AI real time creation of media content linked to the emotional and behavioural responses of individuals. Although it may seem we are still far from there, it is already the moment to adapt our theories about media to the hypothetical scenario in which content production can be done without human intervention, and governed by the controlled any reactions of the individual to the exposure to media content. Following that, I propose the definition of the Integrated Model of Artificial Intelligence-Mediated Communication Effects (IMAGINE), and its consequences on the way we understand media evolution (Scolari, 2012) and we think about media effects (Potter, 2010). The conceptual framework proposed is aimed to help scholars theorizing and doing research in a scenario of continuous real-time connection between AI measurement of people's responses to media, and the AI creation of content, with the objective of optimizing and maximizing the processes of influence. Parasocial interaction and real-time beautification are used as examples to model the functioning of the IMAGINE process.


翻译:人工智能(AI)正在改变知识和制作的所有领域。从手术、自主驱动到图像和视频制作,人工智能似乎使迄今为止难以想象的自动化和高效创建过程成为可能。媒体和通信并非例外,我们目前正在目睹强大的人工智能工具的诞生,这些工具能够从简单的关键词中创造艺术图像,或从面部表达中捕捉情感。这些例子可能只是未来自动智能实时生成与个人情感和行为反应相联系的媒体内容的引擎的开端。虽然我们似乎距离仍然很远,但是现在已经到了将关于媒体的理论调整到假设情景的时机。在假设情景中,内容制作可以在没有人类干预的情况下进行,并受到个人对媒体内容暴露的任何受控反应的制约。之后,我提出了人工智能计量通信效应综合模型(IMAGINE)的定义,以及它对我们理解媒体演变模式(Scolari,2012年)和我们思考媒体影响的方式(Potter,2010年)的影响。拟议的概念框架旨在帮助将媒体内容制作过程的理论化和研究,在不断对AIG进行互动的情景进行持续、对实时互动进行最优化的媒体反应的情景的情景的假设中,是,对AIA-A-A-I-I-imal-imal-imal-imimimimal imal imal imal imal imal imal iming impact iming iming iming iming iming iming iming impact impact im im im im im view im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im im impact impeal im im im im impact im im im im im im im im im im im im im impeal im im im impact impact imact im im im im im im

0
下载
关闭预览

相关内容

Integration:Integration, the VLSI Journal。 Explanation:集成,VLSI杂志。 Publisher:Elsevier。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/integration/
Artificial Intelligence: Ready to Ride the Wave? BCG 28页PPT
专知会员服务
26+阅读 · 2022年2月20日
Into the Metaverse,93页ppt介绍元宇宙概念、应用、趋势
专知会员服务
43+阅读 · 2022年2月19日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月16日
Arxiv
29+阅读 · 2022年2月15日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
49+阅读 · 2020年3月26日
VIP会员
相关VIP内容
Artificial Intelligence: Ready to Ride the Wave? BCG 28页PPT
专知会员服务
26+阅读 · 2022年2月20日
Into the Metaverse,93页ppt介绍元宇宙概念、应用、趋势
专知会员服务
43+阅读 · 2022年2月19日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员