【摘 要】
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"ZAO"和"Deepfake"两款基于深度学习技术的应用程序,激起了人们对AI换脸技术的广泛参与和讨论,同时也引发人们对人工智能时代的技术伦理风险的思考。现实问题反映出智能媒体
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"ZAO"和"Deepfake"两款基于深度学习技术的应用程序,激起了人们对AI换脸技术的广泛参与和讨论,同时也引发人们对人工智能时代的技术伦理风险的思考。现实问题反映出智能媒体语境下技术风险的治理体系急需转型。研究以Gooseeker收集文本数据,并应用Python计算编程来对文本进行处理和分析。研究发现,网民面对同一种类型化的技术伦理风险会有不同,主要表现为风险感知差异化、话语主题结构差异化、情感倾向差异化。面对智能化时代的技术伦理规制问题,其治理体系应进行思维
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