算力加持，知識變軌：AIGC助推新聞業(yè)范式革命

◎徐偉東

AIGC 全稱為Artificial Intelligence Generated Content，指基于預訓練大模型、生成式對抗網絡（GAN）等人工智能技術，通過已有數(shù)據(jù)尋找規(guī)律，并通過釋放泛化能力生成相關技術的內容。自“媒體融合”概念提出以來，人工智能滲透在“策采編發(fā)”全流程之中，涉足傳媒行業(yè)各個環(huán)節(jié)，悄無聲息地推動著媒介生態(tài)的變革，實現(xiàn)內容生產自動化、智能分發(fā)精準化、內容形態(tài)多樣化以及運營管理系統(tǒng)化，媒體生態(tài)體系的每個環(huán)節(jié)都發(fā)生了巨大變化。①繼PGC、UGC 之后，AIGC 成了新的生產力引擎，是新型的內容生產基礎設施，塑造新聞內容生產與交互新范式，并持續(xù)推進產業(yè)革新。

保羅·萊文森指出，技術的發(fā)展具有人性化趨勢，機器正在模仿甚至鉗制人類的功能，人的主體性正在受到挑戰(zhàn)。②未來，通用人工智能（AGI）進一步深化預訓練和遷移學習，全維適應復雜語境，探索更深遠的環(huán)境兼容性，多維度賦能內容生產模式，助推真正達成“新聞無界”。新聞業(yè)將迎來前所未有的變革與挑戰(zhàn)，AIGC 可能會對新聞的中立性、多樣性和獨立性造成影響，帶來新聞職業(yè)主體邊界的模糊以及新聞倫理等一系列爭議。新聞從業(yè)者需要避免過度依賴外部技術和資源，應確保自身的創(chuàng)新能力和競爭力，以應對更復雜的挑戰(zhàn)。

一、創(chuàng)新擴散，全流程賦能

（一）智能化內容生成，全面降低生產成本

在文本領域，AIGC 的應用已經非常廣泛，滲透到媒體“策采編發(fā)”全流程之中。在內容生產環(huán)節(jié)，AI 輔以提煉核心信息、生成總結性段落、概括性提煉分論點等，寫稿機器人、AI 主持人已經普遍用于內容生產，比如新華社開發(fā)的名為“新華智云”的AI 寫稿機器人，以及央視新聞大規(guī)模鋪陳的AI 輔助主播，都使用自然語言處理和機器學習技術自動生成并播報新聞稿件；在審校環(huán)節(jié)，AI能快速糾錯、實時審核；在發(fā)布環(huán)節(jié)，AI能自動生成推薦標題、摘要，精準分發(fā)。

除了文字稿件，AIGC 技術在視頻和音頻處理方面也有應用。例如，語音識別和音頻分析技術可以自動轉錄和整理采訪錄音，提供文本化的內容，便于編輯和檢索。在海量的語料數(shù)據(jù)庫的基礎上，AIGC 利用人類反饋強化學習技術（Reinforcement Learning from Human Feedback），通過預設初始語料庫、訓練偏好數(shù)據(jù)模型、自動比對微調等方式，在不斷的“對話”中提升自己的語言能力，擴寬應用場景。③與此同時，輔以視頻分析技術，自動識別和標記視頻中的關鍵元素和情節(jié)，幫助編輯和制作工作。

（二）基于偏好數(shù)據(jù)，以用戶體驗為指引

AIGC 中的“Generated”（生成）一詞指的是，在人工智能生成分類任務中，基于監(jiān)督學習或深度學習方法，通過訓練樣本的特征提取和模式識別來預測和生成分類標簽，以此為新的輸入數(shù)據(jù)進行準確分類。生成式AI取得的技術進展，日益表現(xiàn)出重塑數(shù)字新聞行動主體、表達方式與用戶感知的巨大可能性，也帶來改造數(shù)字新聞敘事的充分潛力。④

新聞機構在樣本數(shù)量和結構上擁有巨大優(yōu)勢，但傳統(tǒng)媒體模式下，往往只是傳遞信息給讀者的單向傳播，限制了新聞機構與讀者之間的真正互動和溝通。而人工智能技術可以在前端與后端共同發(fā)力，在新聞策劃階段洞察用戶興趣和需求，幫助新聞機構了解受眾偏好，從而更精準地制定新聞策略和報道計劃，提供個性化、定制化的新聞產品，提高用戶留存率和忠誠度。比如騰訊新聞的自動化推送算法和個性化推薦系統(tǒng)，將適合用戶興趣和偏好的新聞內容精準地推送給用戶，推動新聞產品實現(xiàn)更廣泛的傳播。隨著樣本量的擴大，AIGC 對于人類習慣偏好的學習更加深入和精準，利用反饋強化策略逐漸拓寬所提供的內容的廣度與深度。

（三）平臺利益鏈延展：泛AI產業(yè)布局的全面觸達

AIGC 技術的應用使得新聞內容有更加多樣化的傳播方式和更強大的互動性。通過虛擬現(xiàn)實（VR）、增強現(xiàn)實（AR）和混合現(xiàn)實（MR）等技術，新聞機構能夠將延伸用戶的感知空間和新聞內容呈現(xiàn)在更加沉浸式的環(huán)境中。受眾可以通過頭戴式顯示設備或智能手機，與新聞場景進行互動，最大限度地拓展新聞的存在維度和感官維度，身臨其境地體驗新聞報道。一個由人工智能技術重新定義新聞內容與體驗的時機正在成熟。

此外，AIGC 還能帶來新聞消費場景的拓展和轉型，破除傳統(tǒng)新聞作品的線性“閱讀”邏輯，將讀者帶入沉浸式場景體驗。在傳統(tǒng)的紙質媒體和網絡新聞渠道之外，新的新聞呈現(xiàn)和交流平臺涌現(xiàn)，讓受眾可以通過個人數(shù)字化身份參與到虛擬空間的新聞社交、新聞評論和新聞事件重現(xiàn)中，AIGC 不僅成為連接敘述者和制作者的橋梁，也幫助用戶與其他用戶、新聞機構進行更加直接的實時互動。例如鳳凰衛(wèi)視與故宮博物院合作，借助“8K+4D”的數(shù)字技術，將《清明上河圖》打造為沉浸式、可分享、高互動的全新藝術展示體驗秀《畫游清明上河——故宮沉浸藝術展》，讓用戶穿越時空，調動所有感官來體驗“汴京一刻”。

二、算力加持，拓寬新聞邊界

（一）提升信息生產效能，打造自動化新聞

自動化新聞指的是通過機器人、AI等自動化技術來收集、編輯和發(fā)布新聞的新業(yè)態(tài)。例如新華社媒體大腦的智能媒體生產平臺“2410”，能夠24 小時不間斷地提供全景式新聞線索與素材。在新聞報道的生產過程中，AIGC 可以發(fā)揮提升信息生產的效率和效能的重要作用，通過迭代優(yōu)化深度神經網絡的學習范式和網絡結構，實現(xiàn)更智能、靈活且真實的內容生產，也能夠針對不同場景和要素提供不同回應，以反饋用戶接受的不同接口需求。⑤AIGC還可以從龐大的信息源中提取關鍵信息，快速生成新聞報道，大幅度縮短新聞發(fā)布的周期，并降低信息生產的人力成本。

此外，AIGC 技術也為新聞業(yè)提供了更廣泛的信息來源和分析能力。通過算法的運用，AIGC 可以實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速處理和分析，發(fā)現(xiàn)隱藏在海量信息中的趨勢和模式，為新聞報道提供更全面、深入的信息支持，尤其是在數(shù)據(jù)驅動的新聞生成、熱點跟蹤等方面，揭示趨勢、模式和洞見。同時，AIGC 技術還能夠快速而準確地從多個信息源中整合和更新信息，為新聞報道及時提供動態(tài)更新，以進一步提升用戶黏性，延長互動鏈條。

（二）以模仿式算法為基礎，推出生成式對話新聞

對話新聞是一種新聞呈現(xiàn)形式，通常涉及兩個或多個角色之間的交流和分析，旨在增加新聞報道的互動性、多樣性和讀者的參與感。AIGC 可以模擬對話場景，在新聞網站或應用中與讀者進行互動，實時回答問題、解釋新聞事件、提供相關信息等，使新聞報道更加個性化和互動化。AIGC 還可以模擬不同觀點的對話，通過分析和生成不同觀點的論據(jù)，呈現(xiàn)多元的觀點，激發(fā)讀者思考和討論，促進辯論和交流，形成一種共時態(tài)的、參與式的、交互式的新聞傳播模式。

對話式新聞主要是借助自然語言處理（NLP）和自動化對話系統(tǒng)的技術，同時輔以機器學習（ML）、對話管理、文本生成、情感分析、知識圖譜等結構化的知識表示方法。這些技術也增強了AIGC 在語言處理和翻譯方面的能力，通過實時翻譯對話內容，使不同語言背景的人們能夠參與和理解對話，由此促進跨語言對話新聞的發(fā)展，加強全球新聞交流與合作。

（三）擴大內容影響力，發(fā)展辟謠類新聞

在信息爆炸和虛假信息泛濫的時代，AIGC 技術可以通過自動化的方式迅速識別和分析大量的信息源，對新聞進行真假判斷、溯源追蹤并發(fā)布辟謠。這種實時的辟謠能力可以幫助公眾更好地識別和糾正虛假信息，降低虛假信息對社會的影響。AFP Fact Check 是法新社（Agence France-Presse）的事實核查項目，它利用AIGC 技術來分析大規(guī)模的數(shù)據(jù)和信息源，以快速識別和核實虛假信息。

此外，AIGC 可以幫助新聞機構更好地推廣和傳播辟謠類新聞。通過生成吸引人的標題、摘要和多媒體內容，新聞機構可以提高辟謠類新聞的可讀性和吸引力。同時，AIGC 可以自動識別虛假信息的模式和特征，并對其進行標記或分類，提供個性化的內容推送和社交分享功能，將辟謠信息傳播給更廣泛的受眾群體。AIGC 能夠快速識別并辟謠潛在的虛假信息，在提升能效的同時提供準確的事實核查結果。

三、嵌入式融合發(fā)展，為倫理護航

（一）提升媒介素養(yǎng)，嚴格審查虛假新聞

2023年5月，推特賬號“Bloomberg Feed”發(fā)出一張“五角大樓附近發(fā)生爆炸”的圖片，在社交網站上被瘋轉，甚至導致美股的小幅下跌。網友恐慌的原因是，該博主有“Bloomberg（彭博社）”的藍標認證，這張圖片又被帶有推特“金標”的正規(guī)媒體賬號轉發(fā)。但后來證實，該信息是虛假信息。這類虛假新聞往往傳播力極強，不僅會造成大眾的恐慌，更能威脅公眾對傳統(tǒng)媒體日益降低的信任度。

技術參與敘事的關鍵機制在于“設計一條穿越空間的路徑，既不影響用戶自行探索敘事，又可以有效防止用戶在空間中迷路”⑥。AIGC雖然具有高效性和自動化的特點，也展示出一定的“思考性”，但在信息準確性、客觀性和可信度方面仍面臨挑戰(zhàn)。隨著媒介接近權的下放以及不可逆轉的平臺化趨勢，我們面對一個建構出來的“景觀社會”，難以厘清真實與虛幻的邊界，這就需要生產者與使用者共同提升媒介素養(yǎng)，特別是加強新聞從業(yè)者專業(yè)能力和職業(yè)道德的提升，通過對新聞來源的核實、事實核查的深入和多方求證等措施，辨別和排查虛假信息，堅持事實真實性、平衡報道、保護受眾權益等準則。新聞機構應建立健全編輯審查制度，以確保新聞內容的準確性和可信度。

（二）加快立法進度，勾勒版權應用邊界

過去，版權法律和規(guī)范主要關注傳統(tǒng)媒體和內容創(chuàng)作者之間的關系。如今，AIGC 使新聞業(yè)中的版權問題變得更加混亂且棘手。一方面，AIGC 可能會直接或間接侵犯原創(chuàng)作者的版權。例如，自動化的新聞或圖片生成可能會使用大量未經適當授權或許可的原創(chuàng)內容。另一方面，AIGC 的應用模糊了版權應用的邊界。隨著新聞聚合網站、社交媒體平臺的興起以及用戶生成內容（UGC）的海量化，新聞的傳播方式變得更加多樣化和廣泛化，邊界不斷拓寬的同時，倒逼新聞業(yè)對新聞的版權歸屬、使用和再分發(fā)制定更符合技術水平的規(guī)定。

技術發(fā)展的速度往往遠超對應的制度規(guī)范，這會導致極化效應，因此加快立法進度成為必要之舉?？梢酝ㄟ^設立版權管理機構，建立系統(tǒng)內部機制，形成機構處置機制，建立強大的監(jiān)管和治理框架，促進政府、新聞產業(yè)、技術公司、學術界和公眾等各方的跨界合作和溝通。對于原創(chuàng)作者的權益保護、用戶生成內容的合理使用、如何在創(chuàng)新和版權保護之間的關系中尋求平衡，應及時設定敘事的基本規(guī)范與邊界，以推動新聞業(yè)持續(xù)健康發(fā)展。

（三）警惕AI霸權，堅守人文價值底線

從長遠發(fā)展看，算法的平均化打破制約，沖擊著人們之間智力的圍墻，但也隱含著對人的個體價值的蔑視、貶低與馴化。AI的發(fā)展與數(shù)據(jù)要素市場緊密相關，如何規(guī)范訓練數(shù)據(jù)的客觀性和大模型的價值取向會成為一個新的問題。比如人們在使用ChatGPT 時發(fā)現(xiàn)，龐雜的數(shù)據(jù)集使得既有的價值觀偏向延續(xù)、傳播并加劇，比如歧視女性、歧視黑人等。這可能導致信息的偏向性、話語權的集中以及對多元觀點的壓制。

一方面是因為用于訓練AI模型的數(shù)據(jù)不可避免地缺乏多樣性，可觀的數(shù)據(jù)規(guī)模反而加劇了技術偏差、內容偏差、歷史偏見等問題；另一方面，AIGC 自身的算法邏輯導致其會帶有系統(tǒng)性偏向的風險，從數(shù)據(jù)出發(fā)尋求解決方案的“數(shù)據(jù)主義”，以及從通過實例的有限集合來形成意義的訓練迭代的強進化方式，高效但不符合人本關懷、價值關懷的準則，比如邊緣弱勢群體的音量可能因為AIGC 進一步降低。如學者彭蘭所言，在ChatGPT 以及其他AIGC 技術的推動下，人機協(xié)同將從媒體或其他行業(yè)性應用向個體的生活層面滲透，人機協(xié)同中，人需要重新定義自身的角色。⑦AI 使得新聞行業(yè)更需要“人”，因為新聞的使命是服務社會、傳遞真實和客觀的信息，堅守人文價值底線是保護新聞倫理和公共利益的重要原則。應保障人類記者和編輯的角色和價值，讓他們具有判斷力、正向的道德選擇和責任感，能夠在新聞報道中保持人類智慧與關懷。

四、結語

隨著社會從工業(yè)文明時代向數(shù)字文明時代的轉型，新聞理論和實踐正經歷重大變革。AIGC 技術的發(fā)展與新聞業(yè)的演變相互交織，對信息生產和傳播方式提出了全新的挑戰(zhàn)與機遇，并以創(chuàng)造性和接近性的特點重構著新聞生產的基底。我們要從潛在的技術決定論視角中抽離，認識到AIGC 帶來的挑戰(zhàn)，包括倫理、可信度和版權等方面的問題。因此，必須積極探索如何將AIGC 與傳統(tǒng)的新聞實踐相結合，以及如何降低其潛在的影響，努力構建更高效的人機協(xié)同模式，以確保新聞業(yè)能夠適應數(shù)字時代的發(fā)展趨勢并持續(xù)發(fā)揮其社會責任。

注釋：

①喻國明,程思琪.認知神經傳播學視域下的人工智能研究：技術路徑與關鍵議題[J].南京社會學,2020(05):116-124.

②[美]保羅·萊文森.萊文森精粹[M].何道寬,譯.北京:中國人民大學出版社,2007:282.

③張洪忠,黃民烈,張偉男,等.ChatGPT 的技術邏輯、社會影響與傳播學未來[J].江西師范大學學報(哲學社會科學版),2023(02):24-31.

④何天平.從文本構造到界面連接：生成式人工智能對數(shù)字新聞敘事的重塑[J].新聞界,2023(06):13-21+61.

⑤中國信息通信研究院,京東探索研究院.人工智能生成內容(AIGC)白皮書[EB/OL].搜狐,2023-02-09.http://news.sohu.com/a/638517672_121637204.

⑥[俄]列夫·馬諾維奇.新媒體的語言[M].車琳,譯.貴陽:貴州人民出版社,2020:266.

⑦彭蘭.從ChatGPT 透視智能傳播與人機關系的全景及前景[J].新聞大學,2023(04):1-16+119.