人工智能技术在科学传播中的应用探索

李欣

摘要：科学传播是一项重要的社会性工作，关乎到科技发展与成果运用，这要求利用各类现代方式、理念，提升科技传播工作的质量。基于此，主要以人工智能技术在科技传播中的应用优势为切入点，在此基础上分析其具体应用方法，包括应用框架、核心支持性技术等，就其应用的技术模式、流程进行论述，最后展望其未来应用趋势，服务科技传播工作。

关键词：人工智能技术 科技传播 应用框架 区块链技术

中图分类号：TP18

Exploration of the Application of Artificial Intelligence Technology in Science Communication

LI Xin

（Binzhou Science and Technology Museum， Binzhou， Shandong Province， 256600 China）

Abstract： Science communication is an important social task that relates to the development of science and technology and the application of achievements， which requires the use of various modern methods and concepts to improve the quality of science communication. Based on this， this article mainly takes the application advantage of artificial intelligence technology in science communication as the starting point， analyzes its specific application methods， including application framework， core supporting technologies， etc.， discusses the technical mode and process of its application， and finally looks forward to its future application trends to serve science communication.

Key Words： Artificial intelligence technology; Science communication; Application framework; Blockchain technology

人工智能技术（Artificial Intelligence），是以人类为模拟对象，研究、开发扩展人类智能的各类技术、理论、和设施，以服务工业生产、日常生活的综合性技术。该技术的特点在于以统计学方法为基础，实现部分工作的无人化或半无人化，以提升工作的自动化水平和最终质量[1]。我国对人工智能技术的发展重视度较高，随着《新一代人工智能伦理规范》的发布，该技术的运用也更趋普遍，包括科技传播工作在内，多个行业、领域尝试运用人工智能技术。在此背景下，分析人工智能技术在科技传播中的应用优势、方法等内容，具有一定必要性。

1 人工智能技术在科技传播中的优势

1.1 无人化

人工智能技术在科技传播中的应用，具有无人化方面的优势，直接削减了用工成本，也提升了传播工作的可控性和综合质量。此前各地的科技传播工作一般以纸质文件、传统媒体为中心，网络技术投入使用后，科技传播的效率有所提升，但对工作人员的依赖性依然较高[2]。应用人工智能技术，此前需要人员参与的部分工作可以实现无人化作业，包括科技信息的筛选、定向传播、反馈信息的采集以及受众态势的分析统计等。人工智能技术也可以借助默认程序开展质量控制，优化科技传播的综合水平，规避一般人员工作中的疏失、错漏等情况。

1.2 效率高

人工智能技术在科技传播中的应用，也具有效率方面的优势，与传统的科技传播方式相比，人工智能技术可以借助信息技术、设备，使一些繁琐、重复性工作被批量完成，进而改善科技传播工作的一般效率。例如：科技传播工作中，需要对传播结果进行定期评估，以了解传播工作是否发挥了预期作用，借助人工智能技术，统计工作可以在默认程序的支持下快速开展，以精准有效地呈现科技传播工作的静态信息和动态变化，完成传播质量的评估[3]。科技传播其他环节的工作也能在人工智能技术的支持下得到改善，提升效率，如信息校对、数据审核等。

1.3适用性广

人工智能技术在科技传播中的应用，具有适用性广的技术优势。从共性特点上看，人工智能技术对工作平台的要求不高，能够与大部分现有的技术平台实现兼容，包括移动终端和计算机固定端等。这意味着该技术运用于科技传播工作时，可以不受或基本不受技术平台的限制，适用性比较理想。如针对高校学生进行的科技传播，可以利用校内互联网、微机系统或多媒体设备，也可以面向学生直接提供各类资料，利用高校学生普遍使用智能终端的优势，提升科技传播工作的实时性和针对性，改善其传播效益[4]。

2 人工智能技术在科技传播中的应用方法

2.1应用框架

从框架上看，人工智能技术在科技传播中的应用主要强调匹配不同平台、不同区域共性要求，以明晰简练的技术形式，完成针对不同群体的科技传播工作。在此要求下，该技术的应用框架应涵盖科技传播的事前、事中、事后3个阶段，以信息采集、信息提供、信息反馈为工作的主要着眼点，其框架如图1所示。

按图1所示模式，在科技传播工作中，各类原始信息可以借助人工智能技术进行处理，再通过人工智能技术进行传播；来自受众的反馈信息，也通过人工智能技术进行分析和汇总、加工，以了解科技传播情况，服务后续的传播工作。此框架的特点在于关注结构简练、功能定位明确，去除非必要的层级以及功能，使其能够便捷操作、适用于各类工作系统和平台[5]。

2.2核心支持性技术

2.2.1大数据

尝试发挥人工智能技术优势、服务科技传播活动，需要向该系统提供技术层面的综合支持，大数据技术在此过程中具有突出作用，能够与人工智能技术实现高效联动。

实际工作中，由于科技传播需要的原始数据比较多样，其中部分数据的价值有限，为保证数据来源丰富，需要同步进行无差别采集，再做具体的加工筛选。如科技传播的受众，默认面向中学生进行科技信息，需要采集的信息包括学生年龄、所属学校、性别、年级、所属地区等等，而同一条原始数据信息中可能还包括学生的姓名、成绩等低价值或无价值信息，默认所有信息形成基于“中学生”为核心的信息集：

[……信息（学校）；信息（年龄）；信息（性别）；信息（姓名）……]

可利用人工智能技术，对信息集中的关键信息进行界定，以学生年龄、年级和所属地区为核心信息。在组织原始信息筛选时，某一条（也可以是多条）数据中包括如下内容：

[……信息（学校）；信息（年龄）；信息（性别）；信息（成绩）……]

该数据含有“年龄”“年级”两个关键信息，但未包括“所属地区”信息，因此不能采用。另一条数据中包括如下内容：

[……信息（学校）；信息（年龄）；信息（性别）；信息（地区）……]

该数据含有“年龄”“年级”两个关键信息，也包括“所属地区”信息，可以采用，应加工后录入作为大数据录入信息库备用。利用人工智能技术以及大数据技术进行原始信息的初步处理，可以改善人工智能技术具体运用效率，提升信息加工水平，使科技传播工作的针对性、指向性得到保证。

2.2.2区块链

借助人工智能技术组织科技传播，也可应用区块链技术，以实现大量数据信息的分别管控，面向不同区域、不同群体提供科技信息时的针对性也可以进一步得到提升。例如：部分地区需要面向职业技术学校、企业同步提供科技信息，但上述两类群体的科技信息需求并不完全相同，职业技术学校需要以教育为目标组织资源管控，企业需要以生产运用为目标吸收科技知识。区块链模式下，可利用人工智能技术精准进行目标群体肖像描绘。

以学校为例，可首先向其无差别提供各类科技知识，开放信息库鼓励师生访问、浏览、下载各类科技资料。在信息库内建立信息采集系统，要求访问者提供具有唯一性价值的信息，包括学生证号、教师工号等，相关信息同步录入计算机中完成记忆，分别根据专业差异设定若干信息库，包括A专业信息库（如机械设计专业等）、B专业信息库（如园林艺术专业等）不同分库。在学生师生访问、浏览信息库信息时，其提供的唯一性信息被系统感知，由人工智能系统进行对照分析，并按“1人次”进行记录，归入与其信息统一的专业信息分库中。一段时间后，由科技传播部门进行信息的汇总，了解学校范围内科技传播工作的开展情况，尤其是不同专业师生的科技信息需求，精准完成目标群体肖像描绘，建立与之匹配的科技传播模式和分库，一个分库即可作为区块链模式的一个独立信息中心，继续利用人工智能技术进行科技传播和信息采集等工作。在科技传播工作中，利用区块链技术和人工智能技术，可以显著提升工作针对性，且实现难度不大，适用性广泛。

2.2.3识别技术

人工智能技术应用于科技传播，还应关注识别技术的运用，该技术主要强调对人员进行信息采集，并根据采集结果建立基于个人特点的数据库，用于服务一般性识别，如考勤、门禁等。在科技传播工作中，科技信息需通过信息化形式存储、更新，这要求做好资源库建设和安全控制，避免非必要人员、非法人员闯入造成破坏，包括学校、图书馆、企业的科技资源库等。可利用人工智能技术进行人脸信息的采集，提升工作水平。

具体工作中，可采用五官位置识别、特征提取识别等方法。以特征提取法为例，默认人员A的面部特征为：

[E0G；F89；G9-；E21；=-5；5U；J4]

上述信息被采集后同步录入计算机中，并以人工智能技术进行数据库和计算机的控制，实现对人员A面部特征的精准记忆，其他拥有合法权限的人员，也需要按此方法完成其面部特征的采集和记忆。日常工作中，某人员尝试进入数据库，系统对其面部特征进行采集，采集结果为：

[E0G；F89；G9-；E21；=-5；5U；J4]

由人工智能技术进行对照分析，发现该人员符合数据库中“人员A”面部特征的一般标准，可予以放行。如果人员面部特征不符合数据库任何一条信息标准，由人工智能技术发布指令加以拦截，避免非法人员闯入科技传播信息库，造成信息丢失等问题。

3 人工智能技术在科技传播中的应用展望

3.1联动性

对人工智能技术在科技传播中的应用进行展望，可发现技术联动是其应用的基本趋势，除上文所述的大数据技术、区块链技术外，云技术、可视化技术等也可以与人工智能技术实现联动，以进一步提升科技传播工作的水平。例如：可视化技术，在组织科技传播的过程中，可以利用可视化模块，对科技传播工作的成果曲线图、受众信息构图分布图等进行清晰化呈现，使人工智能技术下的工作成果得到更直接、客观的展示，便于工作人员了解科技传播现状，组织后续改进。

3.2延伸性

延伸性是人工智能技术在科技传播中的应用趋势之一，是指该技术可以实现功能性拓展，从更多角度服务科技传播活动。例如：智能推荐、智能关联服务等，人员在浏览科技信息、接受科技传播服务时，系统可以根据其浏览的信息特点完成智能评估，向浏览者提供与当前内容相似、相关的其他资讯，或结合浏览者的检索信息提供关联服务等。借此进一步发挥人工智能技术优势，促进科技传播工作综合开展。

4结语

综上所述，人工智能技术在科技传播中的应用具有无人化、效率高、适用性广的优势，应在未来工作中给予更多关注。具体工作中，需要重视人工智能技术在科技传播全周期范围内的运用，包括信息采集、加工处理、目标群体肖像描绘和针对性传播等。其核心支持性技术包括大数据、区块链、物联网等。未来人工智能技术在科技传播中的应用会更多关注多技术联动，并从延伸性角度提升信息传播的覆盖效应，进一步突出技术价值和优势，提升科技传播工作质量。

参考文献

[1] 周文培.论人工智能大模型在国际传播中的实践与应用[J].传播与版权， 2023（24）：52-55.

[2] 陈丽燕.从电视新闻到全媒表达：地方媒体跨屏融合的路径探析[J].新闻研究导刊，2023，14（24）：108-111.

[3] 谢炜，王瑾.人工智能视域下的学术出版：新变、实践与进路[J].科技与出版， 2023（12）：26-35.

[4] 姬德强，闫伯维.人工智能的地缘政治：传播政治经济学的视角[J].南昌大学学报（人文社会科学版），2023，54（6）：84-92.

[5] 王旭君.“人工智能”概念在大众传播中信息衰减现象研究[D].西安：西安工业大学， 2021.