不使用或不懂如何使用AIGC，就如电力时代还要驴拉磨、人推车一样。未来，不是人工智能打败人，而是掌握人工智能的人或者机构，打败那些没有掌握人工智能的人和机构。
有专家说：“在生成式AI面前，所有行业都要重做一遍。”这是因为，人工智能技术作为媒介，为我们提供了价值连接、价值匹配的全新思路和全新可能。
人工智能的出现引发了网络社会运行机制的深刻变革，使得超越各类显性权力的“网络化”逻辑逐渐成为主导社会运行的核心力量。
媒介的价值变迁是以协同互构的方式螺旋式前进，并发展出资源连接更高效、生产实践更自由、科学技术更包容的一体化媒介社会生态。
新兴技术的社会融合更需要容错机制。因技术所产生的问题，其实也是可以通过技术本身找到解决方案的。
互联网开辟了“空间革命”，智能手机的出现带来了“时间革命”，生成式AI则可能形成“思维革命”，并重塑各行业生态乃至整个社会。
生成式AI在传播领域的应用，本质上就是新质内容生产力。

喻国明，北京师范大学新闻传播学院执行院长，博士生导师，教育部长江学者特聘教授，享受国务院特殊津贴。
主要社会兼职：国务院学位委员会新闻传播学学科评议组成员、北京市社会科学联合会副主席、中国传媒经济学会会长、中国传播学会副会长、教育部人文社会科学研究重大基地中国人民大学新闻与社会发展研究中心主任、《中国传媒发展指数报告》（蓝皮书）主编、《中国社会舆情年度报告》（蓝皮书）主编等。
主要研究领域：新媒体研究；舆论学，传媒经济与社会发展；传播学研究方法。迄今为止，独著、合著出版的学术专著、教材、蓝皮书共26部，发表论文600余篇。据中国知网学术数据统计，引文数位居自1979年有记录以来新闻传播学科第一名。

第一章 生成式AI的智能化辅助：重新理解用户洞察
第一节 从事实到价值：生成式AI内容生产与提问原则
一、问题分工：从向后整合到向前创新
二、问题意识：从简单问题到深度问题
三、问题解决方式：从人脑方案到内外脑并用
四、问题底层逻辑：从事实之域到价值之维
第二节 从框架到指令：生成式AI提问的关键因素
一、背景信息：为提问增强场景要素
二、提问框架：为提问注入价值判断
三、提问指令：为提问形成可行脚本
四、提问流程：为提问明确设计指令
第三节 从分众匹配到要素融合：生成式AI时代的用户需求
一、用户需求与表达：定义、特征、演化
二、生成式AI驱动用户需求与需求表达的变革
三、生成式AI时代用户需求的新样态
第二章 生成式AI的智能化变革：人机交互与人机关系
第一节 生成式AI时代交互范式与人机关系的重构
一、理解人机交互范式：人类系统与机器系统的连结界面
二、生成式AI时代自然交互范式的主要特征
三、生成式AI时代人机关系的深刻变革
第二节 生成式AI时代人机交互的媒介实践与行动路径
一、人机自然交互的媒介实践
二、人机自然交互范式的实践进路
第三节 生成式AI时代传播生态治理：负责任创新视角
第三章 生成式AI的人类增强：提示工程师的社会角色
第一节 价值挖掘者：提示工程师的助推作用
一、基础概念：提示工程、提示词与提示工程师
二、提示工程师：工程哲学转向下的新社会角色
三、提示工程师的价值挖掘作用与目标指向
第二节 技术尝新者：提示工程师在垂直领域的场景应用
一、专业应用场景
二、个人应用场景
第三节 提示工程师的职业规范与未来可能
一、提示工程师的职业规范
二、提示工程师的未来可能
第四节 信任校准：人机融合协同演化的底层逻辑
第四章 整体性认知：大语言模型素养的现状与发展
第一节 大语言模型素养：基本观念和思维方式
一、差异与鸿沟：社会对大语言模型的理解现状
二、走向弥合与信息救济：用户大模型使用素养
三、思维链与思维树：大语言模型提示工程的认知策略
第二节 大语言模型使用的风险评估、边界规则和伦理标准
一、大语言模型使用的风险评估
二、校准基点：技术的权力置换与社会格局重组
三、大语言模型使用的边界规则
四、大语言模型使用的伦理标准
第三节 行为准则与社会支持：推动人工智能与社会的双向互动
一、“生成式AI大模型＋”将是下一个风口
二、搭建“以人为本”的可行性框架
三、推动生成式AI的应用与治理不断深化
第五章 底层赋能：生成式AI在内容生产领域的应用
第一节 生成式AI对媒介内容生产的生态级革命
一、从OGC到AIGC的媒介内容生产模式的嬗变与发展
二、生成式AI对媒介内容生产的底层赋能
三、生成式AI浪潮下媒介用户内容生产的调整转型
四、风险与规训：未来的内容生产要把握好人机互构过程中人类主体性这一价值锚点
第二节 媒介用户：界面再造与生产流程的“赋意”
一、界面重塑：生成式AI时代的深度社会连接
二、人机协同：智能化的内容生产工作流
三、社会全实践领域：生成式AI的深度嵌入和价值观照
第六章 传薪播火：生成式AI促进学术生产领域的升维
第一节 生成式AI作为智能方法的意义、价值与基本范式
一、智能研究方法：提升学术研究的精准度与效率
二、科学研究的“第五范式”
第二节 生成式AI作为工具的强大增强性赋能
一、智能科学研究范式与学术文献
二、生成式AI时代的学术阅读与知识吸收
三、大语言模型与学术写作辅助
第三节 生成式AI作为智能主体的替代性赋能
一、生成式AI与变量策略
二、生成式AI与假设检验
三、生成式AI与数据分析
四、生成式AI与理论构建
第四节 生成式AI的广泛应用是对学术生产力的升维改造
一、生成式AI对传统知识生产秩序的解构
二、知识革命：生成式AI浪潮下学术生产力的跃升
三、生成式AI推动新型交叉学科建设
第七章 促成所有行业重做一遍：生成式AI的现实发展与未来趋势
第一节 生成式AI的媒介化机制
一、融通机器智能与人类智能的算法媒介
二、借助机器解构力和人类牵引力实现社会负熵化
第二节 生成式AI的现实发展
一、生成式AI的发展基础
二、生成式AI的主要应用
三、生成式AI的行业重做
第三节 生成式AI的应用场景和实践案例
一、生成式AI+传媒：人机协同生产，推动媒体融合
二、生成式AI+电商：推进虚实交融，营造沉浸体验
三、生成式AI+影视：拓展创作空间，提升作品质量
四、生成式AI+娱乐：扩展辐射边界，获得发展动能
五、生成式AI强化科技创新场景
六、AI+专家判断生产模式
第四节 生成式AI的未来