生成式人工智能广告内容的算法陷阱及其治理研究博士研究计划拟开展研究课题的背景
1. 研究背景
1.1 生成式人工智能广告算法概述
1.1.1 生成式人工智能广告算法的发展背景
- 信息技术和人工智能的迅猛发展推动了人工智能和算法技术在营销创新中的应用,尤其是在广告领域。
- 生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)技术利用人工智能学习和模仿人类的创造力,能够生成新颖、有效的广告内容。
- 生成式人工智能广告算法基于机器学习、深度学习等技术,通过分析用户行为、兴趣、偏好等信息,为用户提供个性化的广告推荐服务。
1.1.2 生成式人工智能广告算法的应用优势
- 生成式人工智能广告算法能够实现广告投放的精准优化,提高广告的效率和效果。
- 生成式人工智能广告算法能够制定出更符合用户兴趣的广告策略,提升用户体验。
1.2 生成式人工智能广告算法的问题与陷阱
1.2.1 隐私侵犯问题
- 生成式人工智能广告算法在收集、分析和使用用户个人数据时,可能侵犯用户的隐私权。
- 生成式人工智能广告算法可能过度收集用户个人信息以精细化广告目标,导致用户隐私泄露。
1.2.2 自由意志的剥夺与独裁问题
- 生成式人工智能广告算法可能影响和控制用户的消费决策,剥夺用户的自由意志。
- 生成式人工智能广告算法可能导致“算法独裁”,即算法在用户决策背后实现预设的广告目标。
1.2.3 时空侵犯问题
- 生成式人工智能广告算法可能超越消费者的时间和空间预期,进行提前的消费建议或广告投放。
- 生成式人工智能广告算法可能导致消费者感到隐私被侵犯、决策自主性降低、负面情绪等。
1.3 研究意义
1.3.1 理论意义
- 研究丰富广告算法的理论研究内容,特别是针对生成式人工智能(AIGC)广告算法在广告领域中的应用和可能导致的陷阱问题。
- 完善生成式人工智能广告算法研究方法,试提出生成式人工智能广告内容算法陷阱的治理方案。
1.3.2 现实意义
- 创新性地提供对可能出现的算法陷阱和伦理风险的系统分析,有助于行业从业者在设计广告策略时识别并规避可能的问题。
- 揭示广告算法治理的必要性及其可能的方案,推动广告行业向着高效、合规、有序的方向发展。
生成式人工智能广告算法的国内外研究现状
2. 国内外研究现状
2.1 人工智能广告算法伦理
2.1.1 隐私侵犯问题
- 生成式人工智能广告算法在处理个人数据时可能侵犯用户的隐私权。
- 生成式人工智能广告算法可能通过分析用户在线行为、情感状态等深入个人隐私领域。
2.1.2 自由意志的剥夺与独裁问题
- 生成式人工智能广告算法可能影响和控制用户的消费决策,剥夺用户的自由意志。
- 生成式人工智能广告算法可能导致“算法独裁”,即算法在用户决策背后实现预设的广告目标。
2.1.3 时空侵犯问题
- 生成式人工智能广告算法可能超越消费者的时间和空间预期,进行提前的消费建议或广告投放。
- 生成式人工智能广告算法可能导致消费者感到隐私被侵犯、决策自主性降低、负面情绪等。
2.2 研究计划的方向
2.2.1 确定生成式人工智能在专业广告内容创作中可能存在的算法陷阱表现
- 数据挖掘和分析:数据收集、数据预处理、文本分析。
- 算法陷阱分析:识别广告内容中可能存在的算法陷阱表现形式,如信息误导、社会偏见等。
2.2.2 进行生成式人工智能广告内容的算法陷阱表现形式与社会潜在风险的量化分析
- 问卷设计:评估生成式人工智能广告内容可能存在的算法陷阱,了解算法陷阱在消费者方的表现。
- 数据分析:描述性统计、多元回归分析。
2.2.3 构建与推演生成式人工智能广告内容治理策略
- 构建复合型AIGCG广告内容生成算法陷阱法律治理框架。
- 采取差异化的规制措施。
- 根据算法陷阱具体表现形式实施相应的治理措施。
- 促进各方协同合作,建立治理合作机制。
参考文献
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