Nowe trendy i technologie w mediach 2700-M-LM-D2NTTM
W trakcie zajęć omawiane będą następujące bloki tematyczne:
Wprowadzenie do współczesnej sztucznej inteligencji w mediach
Definicje i podstawowe pojęcia: AI, uczenie maszynowe, uczenie głębokie, generatywna AI.
Główne gałęzie SI: systemy ekspertowe, uczenie maszynowe, sieci neuronowe, NLP, widzenie komputerowe.
Przykłady zastosowań w dziennikarstwie i mediach (automatyczne tworzenie treści, rekomendacje, moderacja).
Duże modele językowe i przetwarzanie języka naturalnego (LLM, NLP)
Podstawy NLP: tokenizacja, wektoryzacja, word embeddings, modele językowe.
Architektura transformerów, pojęcia attention, pre training, fine tuning.
Jak działają współczesne chatboty (ChatGPT podobne), parametry typu temperatura, top p, ograniczenia kontekstowe.
Halucynacje modeli, antropomorfizacja AI, uprzedzenia (bias) i problem „czarnej skrzynki” (XAI).
Sieci neuronowe, widzenie komputerowe i generatywna AI
Klasyczne sieci neuronowe, uczenie przez backpropagation, głębokie sieci (deep learning).
Sieci splotowe (CNN) i ich zastosowania w analizie obrazu i wideo w mediach.
Generatywna AI: GAN, modele generatywne do obrazów, wideo, audio; przykład YOLO, narzędzia do generowania wideo i mowy.
Zastosowania i ryzyka: deepfake, manipulacja przekazem wizualnym i audio.
Inteligencja rojowa, zachowania emergentne i rozproszona AI
Swarm intelligence – idea inteligencji roju na przykładach z natury (ławice ryb, owady społeczne) i techniki.
Rozproszone systemy autonomiczne (roje dronów, nanoroboty, mikrosystemy) oraz ich możliwe zastosowania w mediach i komunikacji (monitoring, zbieranie danych).
Zachowania emergentne systemów AI – nieprzewidywalne wzorce wynikające z prostych reguł; potencjalne konsekwencje dla zaufania do algorytmów medialnych.
Nowa architektura komputerów i infrastruktura dla AI
Rola GPU i specjalizowanych układów (TPU, dedykowane akceleratory) w rozwoju współczesnej AI.
Podstawy architektury sprzętowej: procesory, pamięci, karty graficzne, wyścig o wydajność i miniaturyzację.
Ekosystem Nvidii i konkurencyjne rozwiązania, centra danych, chmury obliczeniowe i ich znaczenie dla produkcji i dystrybucji treści medialnych.
AI lokalna vs chmurowa w mediach
Modele uruchamiane lokalnie (on device) vs modele w chmurze: koszty, prywatność, opóźnienia, możliwości personalizacji.
Narzędzia AI dostępne w urządzeniach mobilnych, komputerach osobistych i w redakcjach.
Komputery kwantowe i przyszłość infrastruktury medialnej
Podstawowe pojęcia: kubit, superpozycja, splątanie, przewaga kwantowa (w ujęciu popularnonaukowym).
Potencjalny wpływ komputerów kwantowych na kryptografię, bezpieczeństwo komunikacji, szyfrowanie treści medialnych (np. transmisje, pay TV, ochrona źródeł).
Sieci i kryptologia kwantowa, przewidywane scenariusze rozwoju i ich znaczenie dla praktyki medialnej.
Nowe technologie komunikacyjne: Starlink, 6G, Internet Rzeczy (IoT)
Konstelacje satelitów (np. Starlink) i globalna łączność: konsekwencje dla dystrybucji treści, dostępu do informacji i cenzury.
Technologie 5G/6G: ultraniskie opóźnienia, gęstość sieci, zastosowania w mediach na żywo, transmisjach immersyjnych.
Internet Rzeczy: urządzenia połączone, sensory, inteligentne domy i miasta jako nowe źródła danych i kanały komunikacji.
Etyka, prawo i bezpieczeństwo w kontekście nowych technologii w mediach
Prywatność danych, profilowanie odbiorców, algorytmiczne rekomendacje, dezinformacja i manipulacja.
Prawa autorskie w kontekście treści generowanych przez AI, kwestie autorstwa i odpowiedzialności.
Ramy regulacyjne i inicjatywy dotyczące AI (w ujęciu przeglądowym: wybrane regulacje UE, kodeksy etyczne).
Przegląd bieżących trendów i case studies
Analiza aktualnych przykładów z mediów: krótkie filmiki, wywiady z ekspertami, nowe narzędzia i usługi pojawiające się w obiegu.
Dyskusje nad wpływem nowych technologii na zawód dziennikarza, organizację pracy redakcji, modele biznesowe mediów.
Metody dydaktyczne
Mini wykład z prezentacją multimedialną.
Konwersatorium – dyskusja nad przykładami, case studies, materiałami wideo.
Analiza bieżących materiałów z internetu (krótkie filmiki, wywiady, newsy technologiczne) oraz demonstracje działania narzędzi AI (generatory tekstu, obrazu, wideo, mowy).
Na każdy z głównych bloków tematycznych przewidziane jest 1–2 spotkania, z regularnym odwołaniem do krótkich materiałów wideo i przykładów z sieci, traktowanych także jako element uatrakcyjniający zajęcia.
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Po zakończeniu cyklu zajęć student:
Wiedza – student:
• zna podstawowe pojęcia z zakresu współczesnej sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, uczenia głębokiego, dużych modeli językowych oraz inteligencji rojowej.
• zna główne typy architektur sieci neuronowych (w tym CNN, modele transformerowe) oraz ich zastosowania w mediach (analiza obrazu, tekstu, wideo).
• zna podstawowe zasady działania nowoczesnego sprzętu obliczeniowego wykorzystywanego do AI (GPU, akceleratory) oraz rozumie znaczenie chmury obliczeniowej i lokalnych rozwiązań AI.
• zna podstawowe pojęcia związane z komputerami kwantowymi, kryptologią kwantową oraz potencjalnym wpływem tych technologii na bezpieczeństwo komunikacji w mediach.
• zna najważniejsze kierunki rozwoju sieci komunikacyjnych (Starlink i inne konstelacje satelitarne, 5G/6G, Internet Rzeczy) oraz ich możliwy wpływ na produkcję i dystrybucję treści medialnych.
• zna podstawowe problemy etyczne i prawne związane z wykorzystaniem nowych technologii w mediach (uprzedzenia algorytmiczne, halucynacje, prawo autorskie, dezinformacja).
Umiejętności – student:
• potrafi wyjaśnić w sposób zrozumiały dla laika, jak działają współczesne systemy AI wykorzystywane w mediach (np. chatboty, systemy rekomendacyjne, generatory treści).
• potrafi krytycznie ocenić możliwości i ograniczenia narzędzi AI (w tym halucynacje, brak interpretowalności) w kontekście pracy dziennikarskiej i tworzenia treści medialnych.
• potrafi wskazać przykłady zastosowań nowych technologii komunikacyjnych (Starlink, 6G, IoT) w praktyce medialnej oraz ocenić ich potencjalne korzyści i zagrożenia.
• potrafi analizować aktualne przykłady i case studies dotyczące nowych technologii w mediach oraz formułować własne wnioski na temat ich wpływu na zawód dziennikarza i odbiorców.
Kompetencje społeczne / inne kompetencje – student:
• ma świadomość dynamiki rozwoju nowych technologii w mediach i konieczności ustawicznego aktualizowania wiedzy w tym obszarze.
• rozumie odpowiedzialność etyczną związaną z wykorzystywaniem narzędzi AI i nowych technologii w pracy medialnej, w szczególności w zakresie wiarygodności, prywatności i poszanowania praw autorskich.
• jest przygotowany do krytycznego odbioru przekazów medialnych tworzonych lub modyfikowanych z użyciem zaawansowanych technologii i do uczestnictwa w debacie publicznej na ich temat.
Kryteria oceniania
Ocena końcowa opiera się na:
Teście pisemnym: 60 pytań jednokrotnego wyboru z zakresu treści omawianych na zajęciach; każde pytanie za 1 punkt.
Próg zaliczenia: minimum 36 punktów (60% poprawnych odpowiedzi) – ocena dostateczna (3,0).
Obecność na zajęciach: dopuszczalne maksymalnie 2 nieusprawiedliwione nieobecności.
Aktywność na zajęciach (udział w dyskusjach, analiza przykładów) może podnieść ocenę końcową o 0,5 stopnia w przypadku wyniku granicznego.
Forma i warunki zaliczenia
Warunkiem dopuszczenia do testu jest uczestnictwo w zajęciach (limit nieobecności jak wyżej).
Zaliczenie przedmiotu następuje po uzyskaniu pozytywnej oceny z testu.
W przypadku niezaliczenia testu przewidziana jest możliwość jednego poprawkowego terminu
Literatura
Literatura podstawowa:
"Podstawy informatyki", Jerzy R. Nawrocki (2018, Wydawnictwo Naukowe PWN)
„Wstęp do informatyki”, Rafał Kawa, Jacek Lembas, (2017, Wydawnictwo Naukowe PWN)
„Wykłady z podstaw informatyki” Głowacki B., (2022, Wydawnictwo Witkom)
Internet jako źródło informacji dla dziennikarza – mijanie się z prawdą a etyka dziennikarska, Studia Medioznawcze 2015 1 (60) s. 21-32
Goban-Klas Tomasz, Media i komunikowanie masowe, Wydawnictw Naukowe PWN, Warszawa 2005.
Gogołek W., Komunikacja Sieciowa Uwarunkowania, kategorie i paradoksy, Wydawnictwo ASPRA, Warszawa 2010.
Gogołek W., Technologie informacyjne mediów, wyd. I. ASPRA-JR 2005.
Włodzimierz Gogołek, Informatyka dla humanistów, Kropki trzy, 2012.
Jankowski M., Internet jako źródło dziennikarskie - szansa czy zagrożenie? [online] http://www.inter.uni.lodz.pl/index.php/media/263-internet-jako-rodo-dziennikarskie-szansa-czy-zagrozenie-
S. Russell, P. Norvig, „Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie”, t. 1–2, Helion, 2023.
M. Tegmark, „Życie 3.0. Człowiek w erze sztucznej inteligencji”, Prószyński i S-ka, 2019.
N. Bostrom, „Superinteligencja. Scenariusze, strategie, zagrożenia”, Helion, 2021.
Ahmed Banafa, „Quantum Computing and Other Transformative Technologies”, River Publishers, 2023.
Wybrane aktualne artykuły naukowe i raporty (np. dotyczące 5G/6G, Starlink, IoT, generatywnej AI) udostępniane studentom w trakcie semestru.
Lees C., Dolina Krzemowa i media: związek czy rozstanie? [online] http://pl.ejo-online.eu/nowe-media/dolina-krzemowa-dziennikarstwo-zwiazek-czy-rozstanie
Piskozub P., Dziennikarze a media społecznościowe [online] http://pl.ejo-online.eu/nowe-media/dziennikarze-media-spolecznosciowe
Literatura uzupełniająca:
Życie 3.0. Człowiek w erze sztucznej inteligencji, Tegmark Max, 2019, Prószyński Media
Superinteligencja. Scenariusze, strategie, zagrożenia, Bostrom Nick, 2021, Wydawnictwo Helion
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Tom 1, Russell Stuart Norvig Peter, 2023, Wydawnictwo Helion
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Tom 2, Russell Stuart Norvig Peter, 2023, Wydawnictwo Helion
Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia, Brockman John (red.), 2020, Wydawnictwo Helion
„ŚWIAT NOWYCH TECHNOLOGII. CZY SZTUCZNA INTELIGENCJA ZDOMINUJE ŻYCIE CZŁOWIEKA?”, pod redakcją Danuta Morańska, Jadwiga Stawicka, Wacław Kubies; 2019, Oficyna Wydawnicza "Humanitas"
„Sztuczna inteligencja w prawie własności intelektualnej”, Adrian Niewęgłowski; 2021, Instytut Wymiaru Sprawiedliwości
„Sztuczna Inteligencja. Nieludzka, arcyludzka”, Aleksandra Przegalińska-Skierkowska, Paweł Oksanowicz, 2020, Społeczny Instytut Wydawniczy Znak
„Sztuczna inteligencja, blockchain, cyberbezpieczeństwo oraz dane osobowe : zagadnienia wybrane”, pod redakcją: Kinga Flaga-Gieruszyńska, Jacek Gołaczyński, Dariusz Szostek; 2019; Wydawnictwo C.H. Beck
Toffler Alvin, Trzecia fala, PIW, Warszawa 1997.
Toffler Alvin, Zmiana władzy, Wydawnictwo Zysk i S-ka, Poznań 1990.
Quantum Computing and Other Transformative Technologies, Ahmed Banafa, Published 2023 by River Publisher
Homo deus. Krótka historia jutra, Harari Yuval Noah, 2018, Wydawnictwo Literackie
Nadchodzi osobliwość. Kiedy człowiek przekroczy granice biologii, Kurzweil Ray, 2018, Kurhaus Publishing
J. Brockman (red.), „Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja – 25 punktów widzenia”, Helion, 2020.
D. Morawska, J. Stawicka, W. Kubies (red.), „Świat nowych technologii. Czy sztuczna inteligencja zdominuje życie człowieka?”, Oficyna Wydawnicza Humanitas, 2019.
Wybrane raporty branżowe (np. o stanie rynku mediów cyfrowych, AI w redakcjach, rozwoju sieci 6G).
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: